[发明专利]一种基于多维感知数据的用户人格识别方法有效

专利信息
申请号: 201810360217.1 申请日: 2018-04-20
公开(公告)号: CN108521522B 公开(公告)日: 2020-09-25
发明(设计)人: 於志文;章文媛;徐恩;郭斌;王柱 申请(专利权)人: 西北工业大学
主分类号: H04M1/725 分类号: H04M1/725;H04W24/08
代理公司: 西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙) 61223 代理人: 俞晓明
地址: 710072 陕西*** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 多维 感知 数据 用户 人格 识别 方法
【说明书】:

本发明公开了一种基于多维感知数据的用户人格识别方法,涉及用户人格识别技术领域,本发明采集手机电量变化情况、耳机接入情况、手机当前的情景模式、手机联网情况、手机屏幕状态以及手机APP使用情况等数据,从实验场景中提取相应的特征,进而对用户的人格特征进行识别,从而确定用户的人格。本发明较之现有的用户人格识别方法,利用更简单的手机功能,涉及更少的用户隐私数据,通过采集两周及两周以上的实验数据,即可实现利用更少的数据,得到更准确的用户人格特征,从而可以更好的支撑与用户人格特征相关的应用研究。

技术领域

本发明涉及用户人格识别技术领域,特别涉及一种基于多维感知数据的用户人格识别方法。

背景技术

随着智能设备的高度普及,人们的日常生活、行为活动与智能手机的联系越来越密切。不同人格特征的用户可能会对手机产生不同的依赖性,因此在使用手机的习惯和偏好可能存在不同。例如,内向者喜欢使用互联网,尽责性的用户可能会在电量耗尽时立即为手机充电,开放性得分高的人可能会让手机长时间充电甚至保持满电水平,内向者花更多时间在社交软件上联系朋友。由于具有冒险精神的特征,外倾性的用户可能会喜欢旅游应用。由于不同人格特征的用户可能存在不同的使用手机的习惯,因此人格识别显得十分重要。

专利CN103440864A介绍了一种基于语音的人格特征预测方法,首先对多个参与者进行人格评估测定,采集参与者的语音片段,提取声学特征和统计特征,建立人格预测模型;再从新采集的语音信息中提取相应的特征,将这些特征输入预测模型,得到对应的人格特征的评分值。

专利CN103902566A提供一种基于微博用户行为的人格预测方法,首先获取微博活跃用户的id列表及这些用户的人格调查问卷;然后根据建立的微博网络行为体系,从这些用户的微博数据中提取相应的静态和动态行为特征;利用时间序列分析对动态行为特征数值化进行处理,形成完整的微博特征集;利用逐步回归算法,从微博特征集中,提取最大的显著特征集合,完成特征选取;对选取出来的特征,利用建立的人格预测回归模型,预测用户的人格心理指标。

专利CN106649267A提供一种通过文本主题挖掘推测用户大五人格的方法,首先采集文本数据及大五人格评分,进行预处理;然后根据预处理后的文本获得人格62主题分布矩阵,并根据分布矩阵分析人格与主题之间的关系,进而获得不同主题关联的大五人格得分。这些关于用户大五人格的研究,在研究思路上,给我们所要解决的问题提供了一定的参考。

《Mining large-scale smartphone data for personality studies》Personaland Ubiquitous Computing.2013,17(3):433-450和《Who's Who with Big-Five:Analyzing and Classifying Personality Traits with Smartphones》InternationalSymposium on Wearable Computers.IEEE,2011:29-36,这两篇论文从智能手机出发,采集短信、电话、APP使用数据、情景模式变化以及蓝牙信息,根据用户使用手机的习惯,提取相应的特征,进而实现用户人格特征的识别。他们的研究会采集用户短信的长度、电话时长等信息,这些信息在一定程度上,会侵犯用户的隐私。同时随着微信、微博的快速发展,人们对于传统的电话、短信等手机功能,使用的越来越少。本发明仅利用手机电量变化情况、耳机接入情况、手机当前的情景模式、手机联网情况、手机屏幕状态以及手机当前正在使用的APP名称等信息,识别用户人格特征。在识别过程中,所需的时间更短、采集的数据更少,且避开隐私数据,在效率和准确率上取得了较好的效果。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于多维感知数据的用户人格识别方法,用以解决现有技术中存在的问题。

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