论文部分内容阅读
针对移动互联网用户情绪预测问题,收集了40名被试观看偏好以及不偏好视频的主观情绪以及实时心率波动的数据。独立样本T检验结果表明,不同情绪下心率变化幅度存在显著差异,验证了心率在鉴别用户情绪的可行性。在此基础上,提出采用机器学习构建面向移动互联网用户的情绪预测模型。所构建的二重SVM模型对三类情绪(开心、中性和难过)的鉴别成功率均在75%以上。研究结果还表明实时心率数据能够较好地反映出移动互联网用户的情绪变化。