社交網(wǎng)絡(luò)用戶的心理預(yù)測與心理信息應(yīng)用.pdf

1、人類外顯的行為與內(nèi)隱的心理因素密切相關(guān)，但由于傳統(tǒng)心理學(xué)方法的限制，一直以來人們對心理因素也知之甚少，也難以方便快捷的獲知自己的心理因素指標。虛擬世界社交網(wǎng)絡(luò)中的行為與心理因素表現(xiàn)出高度相關(guān)性，線上行為的可記錄、易計算等特性使得大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)用戶心理因素分析成為可能。隨著互聯(lián)網(wǎng)用戶的不斷增長，對社交網(wǎng)絡(luò)用戶心理因素的研究將為心理因素應(yīng)用和推廣提供非常廣闊的空間，具有重要意義。
　　本文的研究目的是實現(xiàn)對國內(nèi)社交網(wǎng)絡(luò)（主要是新浪微博）

2、用戶的心理指標分析和預(yù)測，找到社交網(wǎng)絡(luò)特征與心理指標的關(guān)系，并對預(yù)測過程進行優(yōu)化創(chuàng)新。本文對于新浪微博的文本數(shù)據(jù)提出兩種特征提取方法，實現(xiàn)了提高預(yù)測準確度的效果。第一種主題特征是第一次應(yīng)用在國內(nèi)社交網(wǎng)絡(luò)的心理指標預(yù)測上，取得了比常用的LIWC特征更好的預(yù)測效果。本文還對主題數(shù)的設(shè)定進行了實證性研究。第二種動態(tài)詞典特征是對傳統(tǒng)詞典特征的創(chuàng)新改進，包括一個詞典擴展算法和詞典特征提取程序。自動擴展算法可以使靜態(tài)的心理學(xué)詞典基于網(wǎng)絡(luò)的大數(shù)據(jù)語料