1. 本选题研究的目的及意义
随着社交媒体的普及和发展，用户在平台上产生了海量数据，包括文本、图像、视频等多种模态信息。
如何有效地整合这些多源异构数据，构建全面、准确的用户画像，成为了学术界和工业界共同关注的热点问题。
本课题旨在研究多模态社交媒体用户画像方法，探索如何利用深度学习、数据挖掘等技术手段，从多模态数据中提取用户特征，构建用户画像，并将其应用于精准营销、舆情监测等领域，具有重要的理论意义和现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着社交媒体平台的兴起和深度学习技术的进步，多模态用户画像研究在国内外都取得了显著进展，成为学术界和工业界共同关注的热点。
1. 国内研究现状
国内学者在多模态社交媒体用户画像研究方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将在对多模态社交媒体数据进行全面分析的基础上，研究多模态信息融合技术、社交网络分析方法以及用户画像构建模型，构建多模态社交媒体用户画像，并探讨其在精准营销、舆情监测和用户关系管理等方面的应用，最终形成一套完整的多模态社交媒体用户画像方法体系。
1. 主要内容
1.多模态社交媒体数据分析:研究多模态社交媒体数据的特点，包括数据模态、数据结构、数据规模等方面，以及文本、图像等不同模态数据的分析方法。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析和定性分析相结合的研究方法，以多模态社交媒体数据为基础，利用深度学习、数据挖掘等技术手段，构建多模态社交媒体用户画像，并进行应用研究。
具体步骤如下：1.数据收集与预处理：从微博、Twitter等社交媒体平台收集多模态用户数据，包括文本、图像、视频等数据，并对数据进行清洗、去噪、格式转换等预处理操作，构建多模态用户数据集。
2.多模态信息融合与特征提取：研究多模态信息融合技术，利用深度学习模型，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等，分别提取文本、图像、视频等不同模态数据的特征，并进行特征融合，构建多模态用户特征表示。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.多模态信息融合方法创新：针对多模态社交媒体数据的特点，研究基于深度学习的多模态信息融合方法，将文本、图像、视频等不同模态数据映射到统一的特征空间，实现多模态信息的有效融合，提高用户画像的全面性和准确性。
2.用户画像构建模型创新：研究基于深度学习的用户画像构建模型，例如图神经网络、注意力机制等，充分挖掘用户之间的关系以及多模态数据之间的关联性，构建更具解释性和预测性的用户画像模型。
3.用户画像应用场景创新：探索多模态用户画像在新的应用场景下的应用，例如在线教育、医疗健康、金融科技等领域，拓展多模态用户画像的应用范围，为不同领域的个性化服务提供支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李晓东,李晓光,李忠.面向用户画像的社交媒体多模态情感分析[J].计算机工程,2020,46(01):1-9.
2.张玉洁,王文广.面向用户画像的微博情感分析[J].计算机工程与应用,2019,55(03):160-166.
3.刘志明,黄发良,李卓.融合情感分析的用户画像构建方法[J].计算机科学,2018,45(04):211-216.
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