基于多模态社交媒体数据源的用户画像构建的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 论文的背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第12-13页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第15-32页 |
| 2.1 用户画像 | 第15-18页 |
| 2.1.1 用户画像概述 | 第15-16页 |
| 2.1.2 用户画像构建流程 | 第16-18页 |
| 2.2 文本预处理 | 第18-19页 |
| 2.2.1 分词技术 | 第18-19页 |
| 2.2.2 去停用词 | 第19页 |
| 2.2.3 文本词袋模型 | 第19页 |
| 2.3 图片特征提取 | 第19-24页 |
| 2.3.1 图片特征提取方法 | 第20-23页 |
| 2.3.2 视觉词袋模型 | 第23-24页 |
| 2.4 BTM主题模型 | 第24-28页 |
| 2.4.1 模型简介 | 第25-27页 |
| 2.4.2 参数推理 | 第27-28页 |
| 2.5 PGBN主题模型 | 第28-30页 |
| 2.5.1 模型层级结构 | 第28-29页 |
| 2.5.2 采样过程 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 单模态的动态用户画像模型研究 | 第32-38页 |
| 3.1 模型框架 | 第32-33页 |
| 3.2 文本预处理 | 第33-34页 |
| 3.3 主题提取 | 第34-35页 |
| 3.4 用户属性挖掘 | 第35-37页 |
| 3.4.1 主题匹配 | 第35-36页 |
| 3.4.2 动态属性 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 多模态用户画像模型研究 | 第38-52页 |
| 4.1 文本预处理 | 第38-39页 |
| 4.2 图片预处理 | 第39-40页 |
| 4.3 多模态用户画像模型 | 第40-45页 |
| 4.3.1 总体框架 | 第40-42页 |
| 4.3.2 构建模型 | 第42-45页 |
| 4.4 参数采样 | 第45-51页 |
| 4.4.1 向上-向下的吉布斯采样 | 第48-49页 |
| 4.4.2 mmUPM模型采样 | 第49-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第52-67页 |
| 5.1 实验数据 | 第52-53页 |
| 5.2 实验评估方法 | 第53-57页 |
| 5.2.1 DUPM实验评估方法 | 第53-56页 |
| 5.2.2 mmUPM实验评估方法 | 第56-57页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第57-65页 |
| 5.3.1 DUPM实验结果分析 | 第57-63页 |
| 5.3.2 mmUPM实验结果分析 | 第63-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-67页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第67-70页 |
| 6.1 全文总结 | 第67-68页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第74页 |
