منصة الرسائل والاطاريح: تصنيف شخصيات المستخدمين على وسائل التواصل الاجتماعي باستخدام آلة تعزيز التدرج الخفيف وتقنيات التحسين

الخلاصة

أصبح استخدام مواقع التواصل الاجتماعي (Social Media Sites) في جميع أنحاء العالم ضرورة لابد منها، ويتضح ذلك من خلال تزايد عدد المستخدمين بشكل ملحوظ. وقد أدى ذلك إلى توظيف هذه المواقع من قبل الشركات السوقية والتجارية والتعليمية لتقديم محتوى يلبي احتياجات المستخدمين الشخصية، وهذا الأمر يتطلب تحديد شخصيات المستخدمين للاستجابة لتفضيلاتهم الفردية. يهدف هذا البحث إلى: أولاً، تحليل مشاركات المستخدمين على مواقع التواصل الاجتماعي للتنبؤ بشخصيتهم بناءً على نموذج مؤشر نوع مايرز بريجز (Myers Briggs Type Indicator). مقارنة دقة أداء تقنيات المعالجة المسبقة المختلفة واستخراج البيانات. أخيرًا، تحسين دقة التنبؤ بأنواع شخصيات المستخدمين. تتضمن مجموعة البيانات المستخدمة 8668 مستخدم حيث يحتوي كل صف على خمسين منشوراً لكل مستخدم. يتم تطبيق أربع تقنيات لاستخراج البيانات. يتضمن ذلك آلة المتجهات الداعمة (SVM) والانحدار اللوجستي (LR) وآلة تعزيز التدرج الخفيف (LightGBM) والذاكرة طويلة المدى (LSTM). تم دمج طريقتين للتحسين في النظام المقترح. تشير النتائج إلى أن تقنية LightGBM بأستخدام lemmatization، تحسين البحث الشبكي (Grid Search Optimizer) وإزالة كلمات التوقف قد تفوقت على التقنيات الأخرى. وتبلغ دقة التنبؤ لأبعاد الشخصيات الأربعة وهي: الانطواء - الانبساط (Introversion-Extroversion)، الحدس - الاستشعار (Intuition-Sensing)، الشعور - التفكير (Feeling-Thinking)، الحكم - الإدراك (Judgment-Perception) هي 100٪. أما بأستخدام تقنية الذاكرة طويلة المدى (Long Short-Term Memory) فقد كانت الدقة 85.02٪. أن نتائج البحث واعدة، حيث تم تحديد الأبعاد الأربعة لـ MBTI بشكل فعال، ومقارنة هذه النتائج مع الأبحاث السابقة حول التنبؤ الشخصي، وبالتالي يمكن أن تساعد نتائج الأطروحة مزودي مواقع التواصل الاجتماعي والشركات والمؤسسات التعليمية على تكييف مواقعهم على الإنترنت بناءً على مشاركات المستخدمين وتغريداتهم وتعليقاتهم التي يمكن استخدامها للتنبؤ بسلوك شخصيتهم.