[发明专利]基于多极情感分析的用户行为预测系统及其方法

摘要

本发明提供一种基于多极情感分析的用户行为预测系统及其方法，用户行为预测方法包括：基于情感词典与情感表达规则的多极情感分析与量化；通过用户行为与情感倾向性对用户进行分类；基于多极情感分析的用户行为预测。该方法科学合理，适用性强，全面考虑情感词典的适用性，提高了情感词典后期扩展能力，依据情感表达特点，建立了情感表达规则，从而提高情感量化的准确性。用户行为预测系统应用于分析用户的情感与行为特征并总结规律，实现通过情感分析预测用户的行为趋势，其结构合理，准确性高，效果佳。

主权项

1.一种基于多极情感分析的用户行为预测系统，其特征是，它包括：用于采集网络数据并进行分类管理，进而构建系统数据库的数据采集及数据库管理模块；基于分词词典将每个课时的文本语段进行分词处理，并将参与观看情况、参与评论情况、参与问答情况、私信教师情况和私信其他用户情况五项用户行为表示为时间序列，从而合并运算构建用户参与度时间序列的数据预处理模块；基于多种词性词典对分词处理后的语段进行词语匹配与位置标注，而后对语句情感进行量化处理，实现语句的情感量化，最终通过加权计算处理分析用户的阶段性情感倾向与情感倾向性的多极情感分析模块；通过分析网络学习用户的情感倾向性与用户行为将用户分为活跃的积极用户、活跃的消极用户、游览学习的用户和抽样学习的用户四类的用户分类模块；用于实时预测用户行为的用户行为实时预测模块；用于展示用户ID、课程信息、课程教师、实时毕业概率、用户类别、情感倾向性、课程完成情况、考试成绩和毕业情况的状态评估可视化模块；所述的数据采集及数据库管理模块与数据预处理模块信号连接，所述的数据预处理模块分别与数据采集及数据库管理模块、用户分类模块、多极情感分析模块信号连接，所述的用户分类模块分别与数据预处理模块、状态评估可视化模块、多极情感分析模块信号连接，所述的多极情感分析模块分别与数据预处理模块、用户分类模块、用户行为实时预测模块信号连接，所述的用户行为实时预测模块分别与多极情感分析模块、状态评估可视化模块信号连接。