【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,社交媒體的新概念進(jìn)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(gè)公共、開(kāi)放的平臺(tái)和工具,人們?cè)谶@個(gè)平臺(tái)上自由地交流、表達(dá)、分享產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)。如何利用社交媒體平臺(tái)上海量的數(shù)據(jù)信息,提供有價(jià)值的服務(wù)是當(dāng)今研究的熱點(diǎn)。用戶畫像則是通過(guò)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(gè)“標(biāo)簽化”的用戶模型,其研究結(jié)果對(duì)于精準(zhǔn)營(yíng)銷、智能推薦、信息檢索等服務(wù)具有重要的意義。本文通過(guò)社交媒體下的數(shù)據(jù)源為基礎(chǔ)分析、構(gòu)建得出用戶畫像模型,重點(diǎn)研究了單模態(tài)的動(dòng)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(dòng)態(tài)用戶畫像模型Dynamic User Profile Model(DUPM),通過(guò)社交媒體數(shù)據(jù)源的獲取、文本預(yù)處理、主題提取和用戶屬性挖掘等步驟最終構(gòu)建得出用戶的動(dòng)態(tài)屬性特征。特別地,本文引入了時(shí)間窗口的概念加入時(shí)間因素,同時(shí)通過(guò)衰減函數(shù)來(lái)獲取動(dòng)態(tài)的用戶屬性,有助于預(yù)測(cè)分析用戶將來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的興趣愛(ài)好,并通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)分析驗(yàn)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(guò)對(duì)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(xué)習(xí)模型的研究實(shí)現(xiàn)了多模態(tài)數(shù)據(jù)源的用戶畫像構(gòu)建。在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中,本文利用Zhou~([29])提出的Poisson Gamma Belief Network(PGBN),構(gòu)建出適用于大規(guī)模社交媒體平臺(tái)數(shù)據(jù)的五層深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),最終采用四種多標(biāo)簽算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評(píng)估,并經(jīng)過(guò)大量的對(duì)比實(shí)驗(yàn)可以證明本文提出的模型的可行性。
【圖文】：

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

第二章 相關(guān)理論基礎(chǔ)值。r 3 1.5 . 的梯度幅值計(jì)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(jì)算公式為： , 1 , 1, arctan1, 1,L x y L x yx yL x y L x y . 以上計(jì)算完成以后，建立直方圖來(lái)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(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP393.09;TP391.41

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本文編號(hào)：2592069