【摘 要】
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针对社交网络用户人格预测问题,提出一种结合信息增益与语义特征提炼用户文本信息,并采用多标签分类算法进行综合预测的方法.先基于信息增益提取文本词特征,包括情感词、词性
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61472049);吉林省重点科技攻关项目(批准号:20130206051GX)
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针对社交网络用户人格预测问题,提出一种结合信息增益与语义特征提炼用户文本信息,并采用多标签分类算法进行综合预测的方法.先基于信息增益提取文本词特征,包括情感词、词性和时态等,进行特征选择与加权;对于语义特征,将文本内容映射为本体概念并计算语义相关度;然后以基于词的特征和语义特征的共同影响为依据,运用多标签分类算法执行人格预测过程,从不同角度处理文本信息,并充分考虑了类标签间的相关性.实验结果验证了该方法的有效性.
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