科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
随着互联网和社会媒体平台的发展,社会媒体吸引着数以亿计的用户参与其中进行创造和分享信息,产生了海量的文本、图像、音频和视频数据.面对这些数量巨大、异构多源、模态复杂的社会多媒体内容数据,如何对其进行有效的内容理解和知识表示,从而为用户提供更高效、优质的服务,成为实现社会媒体大数据价值的关键.本文对近年来在社会多媒体内容分析、知识提取和表示以及用户建模应用的相关研究展开综述,并针对社会多媒体特征融合、跨模态知识提取与表示,以及基于社会媒体的用户建模相关应用研究三个方面进行详细总结.随后对社会多媒体内容的知识表示和用户建模的研究与应用的发展趋势进行介绍,最后对多媒体知识表示与用户建模研究进行了总结和展望.
-
单位中国科学院大学; 模式识别国家重点实验室; 中国科学院自动化研究所
