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的多模态数据，包括文本、图像、视频等。
这些数据蕴含着丰富的用户特征信息，为构建更加全面、精准的用户画像提供了可能。
多模态社交媒体用户画像方法研究旨在利用深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，对多源异构的社交媒体数据进行分析和挖掘，提取用户的兴趣偏好、行为习惯、社会关系等多维度特征，构建更加完整、准确的用户画像，为个性化推荐、精准营销、舆情监测等应用提供有力支撑。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，多模态社交媒体用户画像研究逐渐成为学术界和工业界关注的热点，国内外学者在多模态数据融合、用户特征提取、用户画像构建等方面取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在多模态社交媒体用户画像方面开展了大量研究工作。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面：1.研究多模态社交媒体用户画像的理论基础，包括用户画像的概念、构建方法、评价指标等，以及多模态数据融合、社交网络分析等相关理论。
2.研究多模态社交媒体数据的获取与预处理方法，包括数据源的选择、数据采集方法的设计、文本数据的清洗和预处理、图像数据的预处理、多模态数据的对齐等。
3.研究多模态社交媒体用户特征的提取方法，包括基于文本的用户特征提取、基于图像的用户特征提取、多模态特征的融合等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献研究、数据挖掘、模型构建、实验验证等方法进行。
1.文献研究：-深入研究多模态用户画像、多模态数据融合、社交网络分析等相关领域的国内外研究现状、最新进展和发展趋势，为本研究提供理论基础和方法指导。
-查阅相关文献资料，了解多模态社交媒体用户画像构建的相关理论、方法和技术，以及国内外学者在该领域的研究成果和经验。
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.提出一种基于多模态深度学习的社交媒体用户特征提取方法。
针对现有方法难以充分挖掘多模态数据中隐含语义信息的问题，本研究将利用深度学习模型强大的特征提取能力，构建多模态深度学习模型，对文本、图像、视频等多模态数据进行联合建模，提取更全面、更深层的用户特征信息，提高用户特征表示的准确性和有效性。
2.构建一种融合用户行为模式的多模态社交媒体用户画像模型。
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] 孙吉. 基于多源异构数据的用户画像构建与应用研究[D].南京邮电大学,2019.
[2] 张洁. 面向社交媒体的跨平台用户画像研究[D].北京交通大学,2020.
[3] 刘畅. 社交媒体用户画像构建及应用研究[D].大连理工大学,2019.
