PREDIKCIA OSOBNOSTNCH CHARAKTERISTK POUVATEA NA ZKLADE RIEENIA LOH
PREDIKCIA OSOBNOSTNÝCH CHARAKTERISTÍK POUŽÍVATEĽA NA ZÁKLADE RIEŠENIA ÚLOH NA WEBE Veronika Balážová Róbert Móro 23. 11. 2017
Cieľ práce ■ na základe interakcie používateľa s web stránkou predikovať jeho osobnosť Dáta interakcie Osobnosť podľa Big. Five 2
Obsah dát Eventy Dotazník • entity -> event -> target entity • otázky z Big Five dotazníka • event time • výsledky dotazníka • properties • demografické údaje prieskumná analýza dát 3
Prieskumná analýza dát ■ výsledná veľkosť datasetu: – 2167 záznamov – používateľov – 660 737 eventov 4
Nové atribúty demografické údaje • • vek pohlavie rodinný stav deti a počet detí zarábajúci priemerný plat hlavné mesto aktivita • aktivita počas dňa (ráno, cez prácu, poobede, v noci) • počty jednotlivých akcií • spôsob platby • čas aktivity (deň v mesiaci, hodina) sedenia • neaktivita viac ako 4 hodiny • nákup • počet eventov • počet rôznych cieľov • košík / hodnotenie • počet kúpených položiek • trvanie sedenia nákupy • čas medzi nákupmi • počet nákupov za mesiac 5
Metóda predikciu osobnostných charakteristík ■ jednotlivé osobnostné charakteristiky – horná a dolná polovica – cez medián ■ klasifikácia pomocou SVM – demografické atribúty Vylepšenie: ■ rôzne vstupy - podľa oblastí, všetky, . . . ■ tuning – nastavenie (optimálnych) parametrov modelu 6
Čo ďalej? ■ vylepšiť model – výber a kombinácia vstupov – pridanie ďalších atribútov ■ skúsiť iné klasifikačné modely – random forest ■ pridať eye tracking dáta a metriky – čas do prvej fixácie – počet fixácií – čas strávený na AOI 7
- Slides: 7