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研究表明,人的性格与其在现实世界中的行为有着密不可分的关联。随着移动互联网的发展,尤其是移动社交软件的发展,智能手机的角色已经从简单的通信工具变为了必不可少的社交工具。基于移动社交行为对用户的性格进行预测,是一个可行且有意义的研究工作。近年来,国外学者在针对移动终端行为的性格预测方面做了一定的尝试,取得了一些成果。在国内,对移动端社交用户性格分析与预测这一领域的研究还相对较少。本文尝试基于用户使用移动端社交工具的行为特征,对用户的性格进预测。主要研究工作如下:第一,实验用户招募。我们从国内最流行的社交媒体之一新浪微博上招募了231名用户,并对这些用户进行了过滤。本研究选择合格用户的标准是:1)在微博上发表或转发的总文章数不得低于100条;2)移动端使用率占比不低于90%。在经上述筛选条件过滤后,我们最终确定86个合格用户。第二,用户性格标注。对于合格的用户,我们进行了大五性格测试。大五性格源于性格统计学,是在心理学性格测试领域最广为接受的性格模型。我们使用“性格要素”的方法来分析用户对性格问卷的回答,并据此标注用户的性格。第三,用户数据获取。获取微博的用户行为信息与获取网页有较大的区别。为了实现用户的数据获取,我们实现了一个网络爬虫程序。该程序实现了用户的模拟登录,用户的行为和发帖内容等获取。第四,特征抽取。为了能够对用户的性格进行预测,我们分别对每个用户抽取了两类特征。1)行为特征。即用户使用移动社交工具的行为,主要包括用户注册信息,发帖数量,@使用数量,关注数粉丝数等等。2)文本内容特征。即用户在网络上发表言论的文本内容。我们将用户的微博文本内容进行分词等预处理后,经过心理学词典转换成性格相关的特征。在上述过程中我们也对移动用户的行为特点进行了比较细致的分析与特征抽取。第五,性格预测。我们将用户的两类性格特征表达成特征向量,并分别使用逻辑回归和SVM两种方法进行预测。第六,结果分析。我们将标注结果作为比对值,将预测结果与其进行比较。经过比对分析,预测结果在几个性格维度上的预测准确率都在70%左右。进一步的,我们分别分析了行为特征和文本内容特征对预测结果的影响。最后,总结该研究工作,并对将来的工作和成果的应用做了展望。