【摘 要】
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为了通过阅读的文学作品了解读者的性格，先用问卷调查收集读者的个性特征、喜好的文学作品及影视作品等数据，然后进行数据量化处理，在数据集的基础上建立关于人物个性的模糊聚类分析模型，对读者群进行聚类。通过分析每类读者阅读作品的类型，将聚类结果作为监督学习的标注值，建立读者性格关于读者阅读作品喜好程度的多分类SVM模型，由此判别读者的性格种类。对20名读者测试发现，根据读者喜爱的文学作品类型判别其性格种类
【基金项目】
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宜宾学院教学改革与研究项目“‘润无色、细无声’式地推进《数值分析》思政内容”（JGY202204）；
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为了通过阅读的文学作品了解读者的性格，先用问卷调查收集读者的个性特征、喜好的文学作品及影视作品等数据，然后进行数据量化处理，在数据集的基础上建立关于人物个性的模糊聚类分析模型，对读者群进行聚类。通过分析每类读者阅读作品的类型，将聚类结果作为监督学习的标注值，建立读者性格关于读者阅读作品喜好程度的多分类SVM模型，由此判别读者的性格种类。对20名读者测试发现，根据读者喜爱的文学作品类型判别其性格种类的准确度为60%，在全体数据集上的准确率达到85%。
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