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微博用户的个性分类分析
被引量：
5
1
作者
张岩峰
陈长松
+2 位作者
杨涛
左俐俐
丁飞
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2015年第2期402-409,共8页
社交网络给每个社会中的人提供了自由表达个人情感、观点、兴趣、建议等言论的平台。用户在这些平台上发表的言论、所做的行为以及用户在平台上建立的社交圈子也给数据挖掘带来了新的数据和机会。提出了一种利用用户在微博上的公开数据...
社交网络给每个社会中的人提供了自由表达个人情感、观点、兴趣、建议等言论的平台。用户在这些平台上发表的言论、所做的行为以及用户在平台上建立的社交圈子也给数据挖掘带来了新的数据和机会。提出了一种利用用户在微博上的公开数据信息实现对该用户的MBTI个性维度进行分类分析的方法。在该方法中,基于对用户微博数据的分析,提出了能够表征用户心理和行为的文本和非文本特征,然后采用三种机器学习的分类方法—提升决策树、支持向量机和贝叶斯逻辑递归来对微博用户的个性进行分类分析。实验结果表明,通过对微博数据的挖掘可以在不同MBTI个性维度上达到75%-90%的准确率。
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关键词
社交网络
微博
个性分类
提升决策树
支持向量机
贝叶斯逻辑递归
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题名
微博用户的个性分类分析
被引量：
5
1
作者
张岩峰
陈长松
杨涛
左俐俐
丁飞
机构
公安部第三研究所
中石化管理干部学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2015年第2期402-409,共8页
文摘
社交网络给每个社会中的人提供了自由表达个人情感、观点、兴趣、建议等言论的平台。用户在这些平台上发表的言论、所做的行为以及用户在平台上建立的社交圈子也给数据挖掘带来了新的数据和机会。提出了一种利用用户在微博上的公开数据信息实现对该用户的MBTI个性维度进行分类分析的方法。在该方法中,基于对用户微博数据的分析,提出了能够表征用户心理和行为的文本和非文本特征,然后采用三种机器学习的分类方法—提升决策树、支持向量机和贝叶斯逻辑递归来对微博用户的个性进行分类分析。实验结果表明,通过对微博数据的挖掘可以在不同MBTI个性维度上达到75%-90%的准确率。
关键词
社交网络
微博
个性分类
提升决策树
支持向量机
贝叶斯逻辑递归
Keywords
social network
micro-blog
personality classification
AdaBoost decision tree
support vector machine
Bayesian logistic regression
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
微博用户的个性分类分析
张岩峰
陈长松
杨涛
左俐俐
丁飞
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2015
5
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