1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网技术的迅猛发展和普及应用，社交媒体平台涌现，其中微博作为国内最具影响力的社交平台之一，积淀了海量的用户数据。
这些数据蕴藏着丰富的用户特征信息，为进行用户画像研究提供了宝贵的数据基础。
本选题旨在利用微博大数据，深入挖掘用户特征，构建精准的用户画像，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，用户画像研究在学术界和工业界都受到了广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在用户画像领域开展了大量研究工作，取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括：1.微博数据采集与预处理:从微博平台采集原始数据，对数据进行清洗、去噪、标准化等预处理操作，为后续特征提取做好准备。
2.微博用户特征提取:从多个维度提取微博用户的特征信息，包括用户基本属性特征（如性别、年龄、地域等）、用户行为特征（如发帖时间、发帖频率、关注话题等）、用户文本信息特征（如情感倾向、兴趣爱好等）和用户社交关系特征（如关注关系、互动关系等）。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献研究法、数据挖掘方法、系统设计与实现方法等进行研究。
首先，通过查阅国内外相关文献，了解用户画像的概念、构建方法、应用场景等，为本研究提供理论基础。
其次，利用网络爬虫技术从微博平台采集用户数据，并对数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换等操作，为后续的用户特征提取做好准备。
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.构建基于多维度特征的微博用户画像:区别于以往仅关注用户基本信息或行为数据的研究，本研究将整合用户基本属性、行为数据、文本信息、社交关系等多维度数据，构建更全面、更精准的用户画像。
2.探索深度学习技术在用户画像构建中的应用:尝试使用深度学习模型自动提取用户特征，并与传统机器学习方法进行对比分析，探究深度学习技术在用户画像构建中的优势和不足。
3.设计并实现可视化的用户画像系统:将用户画像以可视化的形式展现出来，使用户能够更加直观地了解用户特征，并为用户画像的应用提供便捷的操作界面。
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.陈涛,万常礼.面向微博用户画像的混合聚类算法[J].计算机科学,2020,47(S2):246-250.
2.刘艳,王宇,王晓.基于Spark的微博用户兴趣画像模型研究[J].计算机应用与软件,2020,37(04):220-224 242.
3.黄发良,王晓玲,李芳.基于微博大数据的突发事件用户画像构建研究[J].情报杂志,2020,39(02):172-179.
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