圖片社交網站的大數據挖掘如何進行？能產生哪些價值？

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instagram 和 tumblr等大型的圖片社交網站，每天上傳的照片數量那麼多，未來有可能進行挖掘嗎，怎麼進行？
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來拋磚引玉一下。

圖片社交網站除了產出圖片之外，還有其他的數據可供挖掘，其本質還是以社交為基礎的，只不過以圖片的形式在UGC（User-generated Content）模式中作為導向。

圖片社交的產品當中，用戶既是內容及圖片的產出者，又是其他數據的輸出者（點贊、關注等），由於海量圖片在當下技術還比較難以挖掘，所以挖掘多是從User之間的關係進行。

User之間關係能提供的數據：

標籤
關注人群
好友
評論/轉發
收藏

User的數據：

手機品牌
位置
使用時間

得到以上數據之後，可以尋找到User之間的社交關係，並且建立社交網，將數據集中之後尋找每個細分領域下的KOL，對KOL的內容集中分析，從而獲取相關社交關係的興趣愛好以及偏好。

在內容上，圖片暫時難以大量進行分析，所以圖片社交網站多使用用戶自己添加tab、LBS（Location Based Service），根據tab來將大量的圖片進行歸總和分類，實現一定程度的內容垂直化，再推送給相關用戶，通過用戶手動修正產生面向個人的演算法。

Ins在上傳前可使用濾鏡添加。濾鏡添加起到了美化圖片的作用。美化之後的圖片發布之後可能更加得到他人的青睞（可視的審美影響）。做一個猜測，後期可以添加類似美圖秀秀之類的五官修改。根據用戶在每個五官上的操作判斷他本身對於自身五官是否有一定不滿，可以依據這一類數據推送相關的時尚美妝品類產品，該部分數據也可以提供給各類廠商進行分析，對於該地區的某個年齡段的潛在客戶群進行挖掘並且進行精準畫像。

給圖片添加標籤，一是可以增加圖片的傳播和曝光量，同時也是便於數據使用方進行管理和篩查，最後分類打包。

現在某些人工智慧軟體已經可以分析圖片了，比如識圖找到相近的圖片，通過協同濾過尋找圖片中的關聯度。但究其本質，圖片產出的背後是一個個產出者，對人物進行用戶畫像，將圖片作為產出品（標籤）回溯到社交的本質，可能是一個更好的做法。

期待斧正。

謝邀。本科剛畢業，下文有不準確不全面的地方敬請批評指出。
問題一：社交網站產生的圖片未來有可能進行大數據挖掘嗎？如何進行挖掘？
問題二：這能產生什麼價值？
就社交網站來說，每天會產生成千上萬的圖片，這些信息傳遞給公司，他們是進行了比較淺度的挖掘的。簡單的幾個方面：
1.對每位用戶發出的圖片進行分類，風景、人像、動物、食物、衣服、截圖……通過長期對每位用戶的圖片分類，可以得到用戶發某種圖片的眾數，將眾數相同的用戶分為一類，可以在首頁形成「感興趣的人」、「感興趣的話題」…
2.再細一點，比如某位用戶的眾數是人物，那麼通過圖片可以得到他是否進行修圖，是進行了淺度修圖還是深度修圖，可以據此對用戶推薦App，是推薦某圖秀秀還是Ps，這也是各個公司正在乾的事，也是他們的廣告來源。
3.還有一些場景，比如你在哪裡看到一張劇照，卻不知是哪部劇，這時候就能幫到你，當你發了某張圖片的時候，根據圖像識別技術，可以幫你找到屬於某部電影或者電視劇。社交網站也可以與視頻網站合作，在旁邊彈出「可能感興趣」：《***》，點擊外鏈進入視頻網站觀看視頻，互贏。
4.某度某寶正在做的事。圖片搜索功能，通過圖片搜索更高解析度的圖片，通過圖片搜索網購寶貝。或許他們會和社交網站合作，通過日常發送的動態來獲取個人喜好，進而推薦自己網站關聯賬號的首頁。
當然，以上都是答主所理解到的很膚淺的部分。期待斧正。

我覺得這個問題有點本末倒置了。

數據挖掘只是解決問題的手段和方法，能產生什麼價值，取決於用於解決什麼問題。

那麼，你想解決什麼問題呢？

我覺得可以先用深度學習，學習圖片內容。

現在這一塊準確率也挺高了。

再根據內容進行分析。

這一塊也很成熟了，

一樓的@LuvDDDD說的很對了。目前主要還是跟圖片相關的一些信息的挖掘，圖片是用戶上傳的，這圖片相關的信息都與用戶本身息息相關！最終還是分析用戶的行為。

但你說的是不是還包含對圖片本身的信息進行分析呢？那至少要涉及到圖像識別技術了，最常見的就是給圖片打標籤，進行分類。

第一次回答問題，所以來好好答一波吧。
1.當下在人工智慧領域中的計算機圖像識別技術會深入各個圖片中，探尋圖片中潛在的商業價值。（例如照片中的人物的著裝打扮，人物年齡等因素，進行目標推送，精準營銷）
2.大數據時代，根據成千上萬張圖片進行歸類處理，打包入庫。