ABSTRACT Personlighet är en viktig psykologisk konstruktion som tar hänsyn till individuella skillnader mellan människor. Att på ett tillförlitligt, giltigt och effektivt sätt känna igen en individs personlighet är ett värdefullt mål; men de traditionella sätten för personlighetsbedömning genom självrapporterade inventeringar eller intervjuer som utförs av psykologer är kostsamma och mindre praktiska inom sociala medier, eftersom de behöver ämnena för att vidta aktiva åtgärder för att samarbeta. I detta dokument föreslås en metod för stora fem personlighetsigenkänning (PR) från mikroblogg i kinesiska språkmiljöer med ett nytt maskininlärningsparadigm som heter label distribution learning (LDL), som aldrig tidigare rapporterats användas i PR. Ett hundra tretton funktioner är extraherade från 994 aktiva Sina Weibo användares profiler och mikro-bloggar. Åtta LDL-algoritmer och nio icke-triviala konventionella maskininlärningsalgoritmer används för att träna de fem stora personlighetsegenskaperna förutsägelsemodeller. Experimentella resultat visar att två av de föreslagna LDL-metoderna överträffar de andra i prediktiv förmåga, och den mest prediktiva också uppnår relativt högre köreffektivitet bland alla algoritmer. INDEX TERMS Personlighet erkännande, etikett distribution lärande, sociala medier gruvdrift, stora fem personlighet.
I tidningen föreslogs en metod för stora fem personlighetsigenkänning (PR) från mikroblogg i kinesiska språkmiljöer med ett nytt maskininlärningsparadigm som heter label distribution learning (LDL) REF.
Personality Recognition on Social Media With Label Distribution Learning
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}