文献

J-GLOBAL ID：201702242267577678   整理番号：17A0257424

重み付き非負行列因数分解に基づく多次元ユーザの人格特性認識アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

A Multidimensional Personality Traits Recognition Model Based on Weighted Nonnegative Matrix Factorization

著者 (4件)： Wang Mengmeng (Department of Computer Science and Technology,Jilin University, Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering) ,  Zuo Wanli (Department of Computer Science and Technology,Jilin University, Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering) ,  Wang Ying (Department of Computer Science and Technology,Jilin University, Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering) ,  Wang Xin (Department of Computer Science and Technology,Jilin University, Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering)
資料名： Jisuanji Xuebao  (Jisuanji Xuebao)
巻： 39  号： 12  ページ： 2562-2577  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2531A  ISSN： 0254-4164  CODEN： JIXUDT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 社会メディアの普及に伴い、ユーザー情報の爆発的な増加はオンラインユーザーの行為を深く理解するために非常に豊富な情報源を提供した。ユーザの人格特性はユーザ挙動の主要な駆動力であり、人格特質の差異はユーザーのオンライン行為に一定の影響を与える可能性があるため、ユーザーの人格特質識別問題は近年多くの学者に注目されている。まず第一に,ユーザのネットワーク構造情報と利用者のコンテンツ情報に基づいて,ユーザの人格特性の認識特性を構築し,特性の重要性に従って重みを割り当てる。次に,ユーザの人格特性に関する制約因子を用いて,社会的ネットワーク構造の特性,言語学的特徴および感情的特徴の3つの次元から,社会的ネットワークにおけるユーザの5つの人格特性を識別するために,非負のマトリックス分解を使用した。最後に,実際のデータセットにおいて,提案したフレームワークの有効性を証明し,実験結果により,ユーザの人格特性の間の相関関係を検証し,そして,特徴の重みとユーザの人格特性の間の相関を,ユーザの人格特性認識における重要性を証明した。本論文は,社会ネットワークにおける多次元利用者の人格特性認識のための新しいアイデアを提供した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 言語学 ,  駆動力 ,  制約条件 ,  ネットワーク構造 ,  情報源 ,  コンテンツ ,  *高次元
準シソーラス用語： 社会的ネットワーク ,  オンライン ,  ソーシャルメディア , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： multidimensional personality traits recognition ,  nonnegative matrix factorization ,  personality traits correlation factor ,  Big Five personality traits ,  social networks

分類 (3件)： 人間機械系  (IB03000G) ,  計算機網  (JC03000K) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 非負行列因数分解 ,  多次元 ,  認識アルゴリズム ,  提案