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    重庆时时彩参考软件: 一种基于微博用户行为的人格预测方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201210576951.4

    申请日:

    2012.12.26

    公开号:

    CN103902566A

    公开日:

    2014.07.02

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/30申请日:20121226|||公开
    IPC分类号: G06F17/30 主分类号: G06F17/30
    申请人: 中国科学院心理研究所
    发明人: 朱廷劭; 李琳; 李昂; 高锐
    地址: 100101 北京市朝阳区大屯路甲4号
    优先权:
    专利代理机构: 北京瑞恒信达知识产权代理事务所(普通合伙) 11382 代理人: 苗青盛;黄庆芳
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201210576951.4

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.04.24|||2014.07.30|||2014.07.02

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本申请提供一种基于微博用户行为的人格预测方法,包括:步骤1,获取微博活跃用户的id列表,根据活跃用户的id列表,通过微博的“对他说”功能,获取被试用户在线填写的人格问卷;步骤2,根据填写人格问卷的被试名单,下载该用户的微博数据,根据建立的微博网络行为体系,从微博数据中提取相应的静态行为特征以及动态的行为特征;步骤3,利用时间序列分析方法,对提取的用户动态行为特征进行数值化,形成完整的微博特征集;步骤4,根据逐步回归算法,从微博特征集中,提取最大的显著特征集合,完成特征选??;对选取出来的特征,利用建立的人格预测回归模型,预测用户的人格心理指标。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  基于微博用户行为的人格预测方法,包括:
    步骤1,获取微博活跃用户的id列表,根据活跃用户的id列表,通过微博的“对他说”功能,获取被试用户在线填写的人格问卷;
    步骤2,根据填写人格问卷的被试名单,下载该用户的微博数据,根据建立的微博网络行为体系,从微博数据中提取相应的静态行为特征以及动态行为特征;
    步骤3,利用时间序列分析方法,对提取的用户动态行为特征进行数值化,形成完整的微博特征集;
    步骤4,根据逐步回归算法,从微博特征集中提取最大的显著特征集合,完成特征选??;对选取出来的特征,利用建立的人格预测回归模型,预测用户的人格心理指标。

    2.  根据权利要求1所述的方法,其中,步骤3包括:
    将列举出来的动态特征进行矩阵化,该矩阵的行表示行为发生所在的小时,矩阵的列表示行为发生所在的天的序号,矩阵的元素表示行为的数值特征,得到N个动态特征的时间特征矩阵;
    从每个时间矩阵中提取M个时间序列,获得N*M个用户行为的时间序列特征;
    对每个时间序列分别进行L种统计学处理,获得M*N*L个动态特征,其中N、M和L为自然数。

    3.  根据权利要求1所述的方法,其中,步骤1中,获取微博活跃用户的id列表包括:
    以多个用户为种子用户,采取宽度搜索的方式,利用微博爬虫抓取用户的关系网,对所有的关系网的id去重;
    从获得的用户id中,挑选出粉丝数在1000-3300的用户,抓取他们的关 系网全局;
    抓取所挑选的用户,获得其关系网,对所有的关系网去重,获得无重复的用户id作为活跃用户。

    4.  根据权利要求3所述的方法,其中,步骤1中的邀请被试用户在线填写人格问卷步骤还包括:
    从活跃用户中随机挑选一定量的用户,利用微博的“对他说”功能,使用机器微博账户,向这一定量微博用户发出用户实验的邀请,收集有效用户的人格问卷数据。

    5.  根据权利要求4所述的方法,其中,步骤2包括:
    从用户的行为出发,提取用户微博中涉及用户行为的特征;
    通过对涉及用户行为的特征进行分析,将用户行为分为静态行为和微博动态行为。

    6.  根据权利要求5所述的方法,其中,静态特征包括用户的自然属性、用户的设置信息、用户的对热门事件的偏好和用户的关系网络分析;微博动态行为是指从用户发送的微博列表中提取出来的行为特征。

    7.  根据权利要求5所述的方法,其中,步骤4还包括:
    特征选取,采用逐步选择的方式,以R方最优为原则,逐步将特征放入到回归模型,从整个特征集选出最优的特征组合;
    预测模型的选取及训练,通过Weka程序进行模型的训练和验证,使用M5P算法来建立预测模型。

    8.  根据权利要求6所述的方法,其中,动态行为特征的提取包括:
    确定行为的主体和客体特征;
    穷举微博上的功能特征;
    穷举微博上的路径方式;
    将主体、客体、功能和路径组合在一起,形成一系列特征,主体对客体 通过某种路径作用某种功能;
    根据约束条件对所有的行为进行删选。

    9.  根据权利要求8所述的方法,其中,所述约束条件包括:关注目的/超越目的,顺从/逆反,控制/同情以及自我中心/他人取向。

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    一种 基于 用户 行为 人格 预测 方法
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