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一种社交网络用户的人格识别系统和方法

摘要

本发明提出一种社交网络用户的人格识别系统和方法,属于机器学习和主体认知领域。本发明系统包括:社交网络爬虫模块,社交网络用户人格分析模块,社交网络用户数据库模块,分析结果响应模块。首先,爬取用户授权的网络行为数据,生成带人格标签的离线网络行为数据集;对带人格标签的离线网络行为数据提取用户行为特征;将前述数据分为训练集和测试集,采用不同的机器学习算法,最终选取最优模型;最后,继续模型优化,直到获得达标的人格分析模型,进而得到该用户的人格标签。本发明通过分析社交网络用户的线上行为,挖掘强相关特征,根据群智能优化算法选出最优特征组合,分析得到社交网络用户的人格,为个性化推荐和用户心理预警提供基础。

著录项

  • 公开/公告号CN109409433B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-06-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京邮电大学;

    申请/专利号CN201811284740.7

  • 申请日2018-10-31

  • 分类号G06K9/62;G06Q50/00;

  • 代理机构北京永创新实专利事务所;

  • 代理人祗志洁

  • 地址 100876 北京市海淀区西土城路10号

  • 入库时间 2022-08-23 13:48:26

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