多模态社交媒体用户画像方法研究文献综述

近年来，随着社交媒体的蓬勃发展，多模态数据在用户生成内容中占比逐渐增多，如何有效地利用这些多模态数据构建更加全面、精准的用户画像，成为学界和业界共同关注的热点问题。

本文首先介绍了多模态社交媒体用户画像的概念和意义，并对多模态数据融合方法、社交网络分析方法以及用户画像构建方法进行概述。

其次，本文梳理了多模态社交媒体用户画像的研究现状，从数据获取与预处理、多模态特征提取、用户画像构建与应用等方面详细介绍了国内外研究进展，并对现有研究方法的优缺点进行了分析。

最后，本文展望了多模态社交媒体用户画像的未来研究方向，包括多源异构数据融合、用户隐私保护、可解释性用户画像构建等方面。

关键词：多模态；社交媒体；用户画像；数据融合；特征提取

#1.1多模态社交媒体用户画像
用户画像（UserProfile）是指根据用户在网络平台上的各种行为数据，对用户的属性、特征、偏好等信息进行刻画和抽象，形成一个标签化的用户模型[1]。

传统的用户画像构建方法主要依赖于用户的文本信息，例如用户的基本信息、浏览记录、评论内容等。

近年来，随着社交媒体平台的不断发展，用户在平台上发布的内容形式越来越丰富，除了传统的文本信息外，还包括图片、视频、音频等多种形式的数据，这些数据被称为多模态数据（MultimodalData）[2]。

多模态社交媒体用户画像（MultimodalSocialMediaUserProfile）是指利用多模态数据，对用户的兴趣、行为、情感等进行更加全面和精准的刻画，构建更加完整的用户模型[3]。

#1.2多模态数据融合方法
多模态数据融合（MultimodalDataFusion）是指将来自不同模态的数据进行整合，以获得比单一模态数据更加全面、可靠的信息[4]。