論文の概要: A Recommender System based on the analysis of personality traits in
Telegram social network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.00643v1
- Date: Thu, 1 Oct 2020 19:01:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-30 11:49:40.251924
- Title: A Recommender System based on the analysis of personality traits in
Telegram social network
- Title（参考訳）: テレグラムソーシャルネットワークにおけるパーソナリティ特性の分析に基づく推薦システム
- Authors: Mohammad Javad Shayegan, Mohadese Valizadeh
- Abstract要約: 本研究では、Cosineアルゴリズムを用いて、関連するTelegramチャネルを探索するレコメンデータシステムを提案する。
その結果,提案したパーソナリティ分析に基づく推薦者の満足度は65.42%であった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accessing people's personality traits has always been a challenging task. On
the other hand, acquiring personality traits based on behavioral data is one of
the growing interest of human beings. Numerous researches showed that people
spend a large amount of time on social networks and show behaviors that create
some personality patterns in cyberspace. One of these social networks that have
been widely welcomed in some countries, including Iran, is Telegram. The basis
of this research is automatically identifying users' personalities based on
their behavior on Telegram. For this purpose, messages from Telegram group
users are extracted, and then the personality traits of each member according
to the NEO Personality Inventory are identified. For personality analysis, the
study is employed three approaches, including; Cosine Similarity, Bayes, and
MLP algorithms. Finally, this study provides a recommender system that uses the
Cosine similarity algorithm to explore and recommend relevant Telegram channels
to members according to the extracted personalities. The results show a 65.42%
satisfaction rate for the recommender system based on the proposed personality
analysis.
- Abstract（参考訳）: 人の性格的特徴にアクセスすることは、常に難しい作業でした。
一方,行動データに基づくパーソナリティ特性の獲得は,人間の興味の高まりの1つである。
多くの研究により、人々はソーシャルネットワークに多くの時間を費やし、サイバー空間におけるパーソナリティパターンを生み出す行動を示した。
イランを含むいくつかの国で広く受け入れられているこれらのソーシャルネットワークの1つはtelegramである。
本研究の基盤は,テレグラム上での行動に基づいて,ユーザの個性を自動的に識別することである。
このため、Telegramグループ利用者からのメッセージが抽出され、NEOパーソナリティ・インベントリに従って各メンバーの性格特性が識別される。
パーソナリティ分析には,コサイン類似性,ベイズアルゴリズム,mlpアルゴリズムの3つのアプローチを用いた。
最後に,コサイン類似度アルゴリズムを用いて,抽出された人格に応じて,関連するテレグラムチャネルを探索し,推薦するレコメンダシステムを提案する。
その結果,提案する性格分析に基づく推薦システムに対する満足度は65.42%であった。
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