• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Ян Ци. Towards Multi-View Multi-Source Learning from Social Multimedia for Human Personality Profiling / Ян Ци ; науч. рук. А. И. Фарсеев. - Текст : непосредственный // Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМО / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Национальный исследовательский университет ИТМО (Университет ИТМО). - Санкт-Петербург : Ун-т ИТМО, 2021. - Т. 3. - С. 235-240. - Библиогр. в конце ст. - ISBN 978-5-7577-0652-8.
    Перевод заглавия: На пути к многопрофильному обучению из нескольких источников из социальных сетей для профилирования личности человека

    ГРНТИ УДК
    28.23.25004.852

    Рубрики:
    Машинное обучение

    Кл.слова (ненормированные): машинное обучение -- анализ социальных сетей -- социальные сети -- профилирование пользователей
    Аннотация: Человеческие черты личности являются ключевыми факторами, определяющими принятие нами решений, ежедневно влияющими на наш жизненный путь. Выводы о таких чертах личности, как тип личности Myers-Briggs, а также понимание зависимостей между личностными качествами и поведением пользователей в различных социальных сетях имеют решающее значение для современных исследований и промышленных приложений. Появление разнообразных и многоцелевых социальных сетей позволяет автоматически и эффективно выполнять профилирование личности пользователя на основе много модальных данных из множества источников данных. Тем не менее, исследовательские усилия по профилированию личности на основе данных из множественных социальных сетей относительно скудны, а уровень влияния различных данных из социальных сетей на эффективность обучения на компьютере еще предстоит всесторонне оценить. Данное исследование является одной из первых попыток преодоления такого важного исследовательского пробела. В частности, в этой работе мы делаем вывод об индикаторе типа личности Myers-Briggs (Myers-Briggs Personality Type), применяя новую мульти-версию фреймворка под названием “MMPIS” и сравнивая результаты работы не только с различными способами передачи данных, но и с различными источниками данных в социальных сетях. Наши экспериментальные результаты демонстрируют способность MMPIS извлекать уроки из многопрофильных данных для профилирования личности путем эффективного использования значительной разницы в данных, поступающих из различных источников социальных мультимедиа. Мы также обнаружили, что выбор подхода к машинному обучению имеет решающее значение при выборе источников данных социальных сетей, и что люди склонны раскрывать многогранность своей личности в различных социальных сетях.
    Доп. точки доступа:
    Фарсеев, Александр Игоревич\науч. рук.\
    Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики

    Экз-ры полностью 92fca1a74e42ca6f585651801611551a
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -440642-012121)

    Шифр в сводном ЭК: 18a6a136efee0c64df1701c35f4dc241




    Заказ фрагмента документа ₽