在當今的網(wǎng)絡信息時代,人們越來越依賴于網(wǎng)絡進行日常的行為活動,這些活動都會在網(wǎng)絡上留下痕跡,而這些痕跡信息通過分析和轉(zhuǎn)化后就可以生成目標的用戶畫像,從而獲得目標用戶的隱私信息。然而,雖然用戶畫像技術(shù)已經(jīng)有了長足的發(fā)展和廣泛的應用,但是這些技術(shù)主要用于商業(yè)領域的興趣和行為分析,關于用戶本身內(nèi)在特征的分析尚不多見,而將用戶的內(nèi)在特征再細化為情緒智力水平的畫像方法則更為少有,用戶畫像技術(shù)在這一領域仍存在不小的技術(shù)空白。造成這一現(xiàn)象的原因是缺少對目標用戶內(nèi)在特質(zhì)的量化方法,使得大量含有目標信息的數(shù)據(jù)被簡單地處理后丟棄。而能夠?qū)δ繕诉M行內(nèi)在特質(zhì)畫像的往往都是傳統(tǒng)的心理學模型,這些模型則因技術(shù)問題始終停留在人工操作階段。這使得當前使用心理學模型對目標的各項指數(shù)進行自動量化和用戶畫像的方法少之又少,并存在模型量化時所需參數(shù)與現(xiàn)有數(shù)據(jù)內(nèi)容不匹配等問題。為了能夠?qū)δ繕擞脩舻膬?nèi)在特征進行用戶畫像,本文將信息科學與心理學領域結(jié)合起來,提出了一種對目標用戶進行情感分析和用戶畫像的方法。該方法首先對目標用戶在Android平臺上留存的痕跡信息進行采集,并對這些信息進行預處理,將其分為數(shù)據(jù)統(tǒng)計信息和文本上下文信息...

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 選題背景
    1.2 研究意義與研究內(nèi)容
    1.3 研究現(xiàn)狀
        1.3.1 隱私信息采集方法
        1.3.2 社會關系研究
        1.3.3 情緒智力研究
    1.4 論文結(jié)構(gòu)與主要研究工作
2 數(shù)據(jù)獲取與中文分詞相關技術(shù)
    2.1 隱私數(shù)據(jù)獲取技術(shù)
        2.1.1 手機信息獲取方法
        2.1.2 微信數(shù)據(jù)庫破解方法
    2.2 中文分詞技術(shù)
        2.2.1 基于詞典的分詞方法
        2.2.2 基于統(tǒng)計的分詞方法
    2.3 本章小結(jié)
3 基于詞典和統(tǒng)計相結(jié)合的情感分析方法
    3.1 構(gòu)建情感詞典
    3.2 詞語的情感值
        3.2.1 情感詞的情感值計算方法
        3.2.2 未登錄詞的情感值計算方法
        3.2.3 副詞對情感值的修正
    3.3 句子的情感值
        3.3.1 句子的情感值計算方法
        3.3.2 關聯(lián)詞對情感值的修正
    3.4 實驗結(jié)果與性能分析
        3.4.1 評價數(shù)據(jù)
        3.4.2 評價方法與評估指標
        3.4.3 實驗結(jié)果
    3.5 本章小結(jié)
4 基于數(shù)值和文本分析的用戶畫像方法
    4.1 基于數(shù)值統(tǒng)計的用戶畫像
        4.1.1 社會關系的畫像方法
        4.1.2 社交行為的畫像方法
    4.2 基于文本分析的用戶畫像
        4.2.1 情緒智力量化問題
        4.2.2 改進型情緒智力模型
        4.2.3 情緒智力的畫像方法
    4.3 實驗結(jié)果與性能分析
        4.3.1 實驗流程與結(jié)果
        4.3.2 參數(shù)值選取分析
        4.3.3 情緒智力畫像結(jié)果分析
        4.3.4 情緒智力畫像的準確性驗證
    4.4 本章小結(jié)
5 論文總結(jié)與未來展望
    5.1 論文工作總結(jié)
    5.2 未來工作展望
參考文獻
作者簡歷及攻讀碩士學位期間取得的研究成果
學位論文數(shù)據(jù)集



本文編號：3749633