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基于Web日志的性格预测与群体画像方法研究

康海燕 ; 李昊

郑州大学学报（理学版）, 2020-03, Vol.52 (1), p.39-46

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  • 題名:
    基于Web日志的性格预测与群体画像方法研究
  • 著者: 康海燕 ; 李昊
  • 所屬期刊: 郑州大学学报（理学版）, 2020-03, Vol.52 (1), p.39-46
  • 描述: TP391; 提出一种用户性格预测与群体画像方法.该方法将数据挖掘、机器学习和画像技术相结合,首先改进了传统TF-IDF算法没有考虑文章结构的问题,提高网页主题挖掘的准确率;其次根据大五类性格构建"性格-主题-关键词"(PTK)模型,归结不同用户的兴趣属性特征和性格属性特征,并结合用户的基础属性对用户进行综合画像;然后运用K-means方法将拥有相同属性特征的人群进行聚类,描绘在社会中拥有相似特征人群的群体面貌;最后通过实验证明,该方法使用改进的TF-IDF方法对网页文本进行挖掘效果要优于LDA主题模型,而且可以有效对用户的性格进行预测与群体画像.
  • 出版者: 北京信息科技大学信息管理学院 北京 100192%北京信息科技大学计算机学院 北京 100192
  • 語言: 中文
  • 識別號: ISSN: 1671-6841
    DOI: 10.13705/j.issn.1671-6841.2018319
  • 資源來源: Alma/SFX Local Collection
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