主 题：基于概率图模型的在线用户开放性人格识别
主讲人：张逸石 教授
时 间：2020年5月21日12:50—13:50
平 台：腾讯会议 901 755 034
【主讲人简介】
张逸石，威廉希尔体育教授（特评特聘）。2016年毕业于华中科技大学管理科学与工程专业，获管理学博士学位；2016年至2019年期间在匹兹堡大学Joseph M.Katz商学院开展博士后研究。主要研究方向为大数据分析、商务智能方法及其可解释性、消费者洞察等，以第一或通讯作者在Decision Support Systems、《心理学报》等国内外权威期刊上发表多篇学术论文，主持或参与多项国家级和省部级项目。
【摘 要】
开放性作为一种重要的人格维度，用以描述个体在想象、审美、情感、求异、创造、智能等方面的水平。虽然经典的机器学习方法可以基于海量用户生成内容（UGCs）预测个体的开放性人格，但却无法提供开放性人格影响因素的知识，这种“低可解释性”的特点是其难以深度融入进社会科学研究的原因之一。此外，文本的高维性和稀疏性也降低了经典的机器学习方法的性能。
本研究提出了一种基于概率图模型的开放性人格识别方法，该方法对潜在狄利克雷分配主题模型进行有效的拓展，不仅能克服非结构化文本建模中的高维性和稀疏性问题，还能够有效从文本中提取出开放性人格的两个影响因素——主题偏好和表达情感强度，帮助我们进一步理解文本语义和表达方式与开放性人格的关系。实验结果表明，所提方法能够基于用户生成内容有效识别出该用户的开放性人格水平，同时也验证了主题偏好和表达情感强度——心理学文献中开放性人格的两个影响因素——具有较强的预测能力。
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