摘要
社交网络的兴起为人们提供了一个互动和分享信息的平台,同时也产生了海量用户数据。
如何从这些数据中挖掘用户特征,构建用户画像,成为学术界和工业界共同关注的热点。
本文综述了社交网络用户画像技术与方法的研究现状,首先介绍了用户画像、社交网络等相关概念,然后从数据分析、画像构建、应用领域、伦理与隐私保护等方面展开论述,并对现有研究方法进行比较分析。
最后,对社交网络用户画像技术的未来发展趋势进行了展望。
关键词:社交网络;用户画像;数据挖掘;机器学习;隐私保护
1.1用户画像用户画像(UserProfile)是根据用户社会属性、生活习惯、消费行为等信息抽象出的标签化用户模型。
它刻画了用户的基本属性、兴趣偏好、行为特征等,为精准营销、个性化推荐等应用提供数据支撑。
1.2社交网络社交网络(SocialNetwork)指由个体或组织之间的人际关系构成的一种社会结构。
用户可以通过社交网络平台(如微信、微博、Twitter等)进行互动、分享信息、表达观点等,形成庞大的用户关系网络和海量用户数据。
1.3社交网络用户画像社交网络用户画像是指基于用户在社交网络中的行为数据,对其兴趣、爱好、需求、特征等进行分析,构建的用户模型。
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