Este estudio explora las características interactivas del público, haciendo referencia a los métodos de minería de datos existentes. Esta investigación intenta desarrollar una tecnología de minería e integración de datos comunitarios para investigar las tendencias de las marcas de cadenas de retail globales. Utilizando la minería de redes sociales y el aprendizaje en conjunto, examina las claves de imagen clave para resaltar las diversas razones que motivan la participación de los aficionados. Además, amplía la discusión sobre las claves de imagen y marketing para explorar cómo diversas marcas sociales inducen la participación pública y la evaluación de la eficiencia de la información. Este estudio integra bosques aleatorios de decisión, aumento de gradiente extremo y adaboost para la verificación estadística. Desde el 1 de enero de 2011 hasta el 31 de diciembre de 2019, las marcas estudiadas publicaron un total de 25,538 publicaciones. El estudio combina información comunitaria y participación en su marco de investigación. Las muestras se dividen en tres categorías: marca de alimentos de retail, marca de mejoras para el hogar de retail y marca de club de almacén de retail. Esta investigación se basa en la teoría de la imagen de marca y la teoría de las claves de información para diseñar el marco teórico, y luego utiliza factores de respuesta de comportamiento para la integración teórica. Este estudio contribuye con un modelo que clasifica las publicaciones de la comunidad de marcas y extrae datos relacionados para analizar las necesidades y preferencias del público. Más específicamente, propone un marco con aprendizaje supervisado y en conjunto para clasificar las características de comportamiento de los usuarios de información.