基于 Telegram 社交网络人格特质分析的推荐系统
社会与信息网络
2020-10-05 v1 计算机与社会
摘要
获取人们的人格特质一直是一项具有挑战性的任务。另一方面，基于行为数据获取人格特质是人类日益增长的兴趣之一。大量研究表明，人们在社交网络上花费大量时间，并表现出在赛博空间中形成某些人格模式的行为。在包括伊朗在内的部分国家广受欢迎的社交网络之一是 Telegram。本研究的基础是根据用户在 Telegram 上的行为自动识别其人格。为此，提取 Telegram 群组用户的消息，然后根据 NEO 人格量表识别每位成员的人格特质。对于人格分析，本研究采用了三种方法，包括余弦相似度(Cosine Similarity)、贝叶斯(Bayes)和 MLP 算法。最后，本研究提供了一种推荐系统，利用余弦相似度算法根据提取的人格为成员探索并推荐相关的 Telegram 频道。结果表明，基于所提出的人格分析的推荐系统满意度为 65.42%。
引用
@article{arxiv.2010.00643,
title = {A Recommender System based on the analysis of personality traits in Telegram social network},
author = {Mohammad Javad Shayegan and Mohadese Valizadeh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.00643},
year = {2020}
}