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社交网络与人格

近年来，国内以人人网为首的社会网络发展迅速，用户数量也持续增长。截止2010年4月，人人网已拥有超过8000万注册用户，近2000万日登陆活跃用户，已经1000多家技术合作伙伴开发的第三方应用。用户可以在人人网这类社会网络上发布自己的个人状态，可以和其他用户相互留言、评论，可以上传照片、视频，可以发表日志、讨论话题，还可以使用第三方应用程序进行游戏。

飞速发展的社会网络有其自己的特征。首先社会网络上的用户群具有广泛性，包括学生、上班族、媒体网站以及企业组织等，都可以注册自己的页面宣传自我。其次，用户在社会网络上的行为具备社会网络的特殊性。这主要体现在用户在社会网络的所有社交活动都是基于社会网络所提供的基本功能之上。同时，人们在社会网络上的信息交互和生活中的信息交互具有相似性。我们偶遇熟人可以打招呼、聊家常，在社会网络中也有类似于此类的打招呼、留言等功能。针对以上社会网络的特点，本课题分析用户社会网络上的网络行为，并将结果对应到用户的现实行为，进行人格的预测。

本课题中通过调用社会网络API进行数据抓取，对于抓取的数据进行一定的预处理后，将其统一格式并存入数据库。这些数据便作为人格分析的训练数据。在成功得到训练数据后，通过对照人格量表、采用机器学习算法进行模型训练，并通过量表结果的参考值验证系统的准确率。