基于多模态融合的社交媒体情感分析与推荐系统研究

随着社交媒体用户生成内容（User-Generated Content，UGC）的爆发式增长，如何有效挖掘多模态数据中的情感信息以提升推荐系统性能成为研究热点。本文系统综述了基于情感分析的社交媒体推荐系统技术，从情感分析、推荐算法、知识图谱、多模态融合等核心技术入手，分析其技术特点与应用场景，探讨当前面临的技术挑战与伦理问题，并对未来发展方向进行展望。研究表明，情感分析与多模态融合技术的结合能显著提升推荐系统的个性化与情感共鸣，但需在实时性、领域泛化及隐私保护等方面进一步突破。