摘要
随着社交媒体的蓬勃发展，用户在平台上产生了海量多模态数据，如何有效地利用这些数据构建精准的用户画像成为研究热点。
多模态社交媒体用户画像通过融合文本、图像、视频等多源信息，能够更全面、立体地刻画用户特征，为精准营销、个性化推荐等应用提供有力支撑。
本文首先介绍了多模态社交媒体用户画像的概念、意义及相关技术，然后梳理了多模态社交媒体数据分析方法和用户画像构建方法的研究现状，并对现有研究进行总结和对比，最后展望了多模态社交媒体用户画像的未来研究方向。
关键词：用户画像；多模态；社交媒体；信息融合；情感分析
#1.1用户画像用户画像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，旨在刻画用户的兴趣偏好和行为特征。
#1.2多模态多模态是指多种感知模态的信息，如文本、图像、音频、视频等。
#1.3多模态社交媒体用户画像多模态社交媒体用户画像是指利用社交媒体平台上多种模态的用户生成内容，通过多模态信息融合技术，构建更全面、精准的用户画像，以揭示用户的潜在特征和行为模式。
#1.4多模态信息融合多模态信息融合是指将来自不同模态的信息进行整合，以获得比单一模态信息更准确、更全面的理解。
常见的融合方法包括特征级融合、决策级融合等。
2研究概况近年来，多模态社交媒体用户画像研究受到学者广泛关注，相关研究成果不断涌现。
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