基于多模态社交媒体数据源的用户画像构建的研究

发布时间：2020-03-20 19:15

【摘要】：随着互联网技术的快速发展,社交媒体的新概念进入了人们的视野,并影响和改变着人们的日常生活。社交媒体是一个公共、开放的平台和工具,人们在这个平台上自由地交流、表达、分享产生了海量的数据。如何利用社交媒体平台上海量的数据信息,提供有价值的服务是当今研究的热点。用户画像则是通过用户的基本属性内容、行为内容等海量信息抽象得出的一个“标签化”的用户模型,其研究结果对于精准营销、智能推荐、信息检索等服务具有重要的意义。本文通过社交媒体下的数据源为基础分析、构建得出用户画像模型,重点研究了单模态的动态用户画像和多模态的用户画像。本文提出了一种新颖的动态用户画像模型Dynamic User Profile Model(DUPM),通过社交媒体数据源的获取、文本预处理、主题提取和用户属性挖掘等步骤最终构建得出用户的动态属性特征。特别地,本文引入了时间窗口的概念加入时间因素,同时通过衰减函数来获取动态的用户属性,有助于预测分析用户将来一段时间内的兴趣爱好,并通过大量实验分析验证了本模型的有效性。此外,本文还提出了多模态用户画像模型multi-modal User Profile Model(mmUPM),通过对多元数据获取、文本和图片特征提取及融合方法、用户画像深度学习模型的研究实现了多模态数据源的用户画像构建。在实现过程中,本文利用Zhou~([29])提出的Poisson Gamma Belief Network(PGBN),构建出适用于大规模社交媒体平台数据的五层深度学习网络,最终采用四种多标签算法进行实验评估,并经过大量的对比实验可以证明本文提出的模型的可行性。
【图文】：

第二章 相关理论基础先简单介绍了用户画像构建的基本概念及其构建流程的单模态的动态用户画像模型、多模态用户画像模型文本的预处理、图片特征提取、BTM 主题模型、PGB像是对用户特征进行分析、解读和诠释，其本质是根据习惯内容等抽取得出的用户原型，，将用户标签化。画像概述是社交媒体领域利用数据挖掘技术得出的重要应用之提炼用户的特征标签，用户标签化示意图如图 2-1 所示可以描述用户的兴趣、爱好等[21]。此外，用户画像在，如用做用户征信的用户画像构建[22]。

第二章 相关理论基础值。r 3 1.5 . 的梯度幅值计算公式为： 2 2,1, 1, , 1 , 1m x yL x y L x y L x y L x y 的梯度幅角的计算公式为： , 1 , 1, arctan1, 1,L x y L x yx yL x y L x y . 以上计算完成以后，建立直方图来记录和表示像素的幅角。如图主方向的位置就是直方图的峰值。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP393.09;TP391.41

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本文编号：2592069