【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展,社交媒體的新概念進入了人們的視野,并影響和改變著人們的日常生活。社交媒體是一個公共、開放的平臺和工具,人們在這個平臺上自由地交流、表達、分享產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)。如何利用社交媒體平臺上海量的數(shù)據(jù)信息,提供有價值的服務是當今研究的熱點。用戶畫像則是通過用戶的基本屬性內(nèi)容、行為內(nèi)容等海量信息抽象得出的一個“標簽化”的用戶模型,其研究結果對于精準營銷、智能推薦、信息檢索等服務具有重要的意義。本文通過社交媒體下的數(shù)據(jù)源為基礎分析、構建得出用戶畫像模型,重點研究了單模態(tài)的動態(tài)用戶畫像和多模態(tài)的用戶畫像。本文提出了一種新穎的動態(tài)用戶畫像模型Dynamic User Profile Model(DUPM),通過社交媒體數(shù)據(jù)源的獲取、文本預處理、主題提取和用戶屬性挖掘等步驟最終構建得出用戶的動態(tài)屬性特征。特別地,本文引入了時間窗口的概念加入時間因素,同時通過衰減函數(shù)來獲取動態(tài)的用戶屬性,有助于預測分析用戶將來一段時間內(nèi)的興趣愛好,并通過大量實驗分析驗證了本模型的有效性。此外,本文還提出了多模態(tài)用戶畫像模型multi-modal User Profile Model(mmUPM),通過對多元數(shù)據(jù)獲取、文本和圖片特征提取及融合方法、用戶畫像深度學習模型的研究實現(xiàn)了多模態(tài)數(shù)據(jù)源的用戶畫像構建。在實現(xiàn)過程中,本文利用Zhou~([29])提出的Poisson Gamma Belief Network(PGBN),構建出適用于大規(guī)模社交媒體平臺數(shù)據(jù)的五層深度學習網(wǎng)絡,最終采用四種多標簽算法進行實驗評估,并經(jīng)過大量的對比實驗可以證明本文提出的模型的可行性。
【圖文】：

第二章 相關理論基礎先簡單介紹了用戶畫像構建的基本概念及其構建流程的單模態(tài)的動態(tài)用戶畫像模型、多模態(tài)用戶畫像模型文本的預處理、圖片特征提取、BTM 主題模型、PGB像是對用戶特征進行分析、解讀和詮釋，其本質(zhì)是根據(jù)習慣內(nèi)容等抽取得出的用戶原型，，將用戶標簽化。畫像概述是社交媒體領域利用數(shù)據(jù)挖掘技術得出的重要應用之提煉用戶的特征標簽，用戶標簽化示意圖如圖 2-1 所示可以描述用戶的興趣、愛好等[21]。此外，用戶畫像在，如用做用戶征信的用戶畫像構建[22]。

第二章 相關理論基礎值。r 3 1.5 . 的梯度幅值計算公式為： 2 2,1, 1, , 1 , 1m x yL x y L x y L x y L x y 的梯度幅角的計算公式為： , 1 , 1, arctan1, 1,L x y L x yx yL x y L x y . 以上計算完成以后，建立直方圖來記錄和表示像素的幅角。如圖主方向的位置就是直方圖的峰值。
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP393.09;TP391.41

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