基于深度学习框架的社交媒体信息挖掘

项目名称： 基于深度学习框架的社交媒体信息挖掘

项目编号： No.61373122

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 刘焱

作者单位： 香港理工大学深圳研究院

项目金额： 76万元

中文摘要： 在互联网时代,社交媒体中隐藏着丰富的娱乐、教育和商业信息。如何从大规模的社交媒体数据中挖掘有用信息已经成为一个重要的研究课题。 然而，社交媒体中媒体的多模态性、对象间复杂的关联性、媒体内容的动态性使得该任务极具挑战性。深度学习,通过多层的非线性结构来处理学习问题。研究表明，深层模型在解决海量数据的复杂问题方面具有独特的优势，它为解决社交媒体问题带来了希望。本项目提出一个基于深度学习框架的社交媒体挖掘模型，这将是首次将深度学习技术用于社交媒体问题。该模型不仅能融合多模态媒体特征从而学习出统一的语义表示，并能预测对象之间的相关性，包括社交媒体中的同质对象和异质对象。同时，该模型还将在真实媒体内容动态变化的情况下，进行动态媒体内容分析。我们将在标准的数据集以及自行开发的社交媒体平台数据集上测试我们提出的框架和算法。该项目的研究将会为机器学习和多媒体内容分析的研究以及社交媒体的产业发展作出贡献。

中文关键词： 深度学习；社交媒体；多媒体内容分析；情感计算；

英文摘要： In Internet era, social media pervaded the world of entertainment, education, and business. How to analyze a large amount of information in the massive and multimodal social media data has been a very important research topic. Moreover, the complex relati

英文关键词： Deep learning；Social media；Multimedia content analysis；affective computing；