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1.
2.
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.  相似文献   
3.
方全 《福建建筑》2003,(B11):71-72
文章主要介绍厦门市采用最低价中标相配套的计价办法,从可操作性的角度出发,定出有关招标工程的价格竞争原则,规范招标投标计价行为,引导企业合理报价,顺利推行最低价中标的实施。  相似文献   
4.
5.
挖掘用户属性对用户建模、用户检索和个性化服务等具有十分重要的意义.已有的相关研究工作都是单独挖掘各种属性,而且忽略了各属性之间的相关关系.提出一种基于超图学习的用户属性推断的方法.在超图中,顶点表示社会媒体中的用户,超边表示用户产生的内容相似性与属性之间的关系.在建好的超图模型上,把用户属性挖掘形式化成一个正则化的标签相似传播问题,可以有效推断得到用户的各种属性.利用从Google+上收集的标记过全部属性的数据集进行了大量的实验,其结果表明了该方法在用户属性挖掘中的有效性.  相似文献   
6.
目的 自动检测谣言至关重要,目前已有多种谣言检测方法,但存在以下两点局限:1)只考虑文本内容,忽略了可用于判断谣言的辅助多模态信息;2)只关注时间序列模型捕捉谣言事件的时间特征,没有很好地研究事件的局部信息和全局信息。为了克服这些局限性,有效利用多模态帖子信息并联合多种编码策略构建每个新闻事件的表示,本文提出一种新颖的基于多模态多层次事件网络的社交媒体谣言检测方法。方法 通过一个多模态的帖子嵌入层,同时利用文本内容和视觉内容;将多模态的帖子嵌入向量送入多层次事件编码网络,联合使用多种编码策略,以由粗到细的方式描述事件特征。结果 在Twitter和Pheme数据集上的大量实验表明,本文提出的多模态多层次事件网络模型比现有的SVM-TS(support vector machine—time structure)、CNN(convolutional neural network)、GRU(gated recurrent unit)、CallAtRumors和MKEMN(multimodal knowledge-aware event memory network)等方法在准确率上提升了4 %以上。结论 本文提出的谣言检测模型,对每个事件的全局、时间和局部信息进行建模,提升了谣言检测的性能。  相似文献   
7.
考察在超临界二氧化碳萃取藿香叶浸膏工艺中萃取时间、二氧化碳流量、萃取温度、萃取压力四个因素对萃取率的影响.利用单因素试验以及正交试验得到相应实验数据,对这些数据进行多元多项式拟合,得到反映工艺条件与萃取率之间关系的数学模型,由此模型计算出最佳工艺条件.  相似文献   
8.
如何从海量多媒体文章中自动识别高质量内容是信息推荐、搜索引擎等系统的核心功能之一.现有的方法在训练中依赖大量的人工标注数据.针对其未考虑社交媒体中的社交信息和视觉内容的问题,提出一种基于正无标记(positive and unlabeled, PU)学习的图卷积高质量文章内容识别模型——基于PU学习的图卷积网络(graph convolutional network based on positive and unlabeled learning, GCN-PU),在统一的框架中使用一个异构网络同时建模社交媒体文章的文本和社交信息,并在该网络上使用图卷积网络来融合这些信息得到高阶特征.另外,使用多媒体文章的全局视觉布局信息来捕捉文章的综合视觉质量特征,用于补充图卷积网络输出的高阶特征.最后,在训练机制和损失函数中引入了PU学习来充分利用社交媒体中大量未标注的文章信息.在真实社交媒体数据集上的实验结果表明,相比于现有的方法, GCN-PU方法的F值提升了3%以上.  相似文献   
9.
通过单因素试验考察了超临界二氧化碳萃取芫荽籽油中萃取压力、二氧化碳流量、萃取时间、萃取温度对芫荽籽油萃取率的影响。利用二次响应曲面法对实验数据进行处理,得到最佳萃取率和相应工艺条件,以及关于萃取率的近似数学模型。  相似文献   
10.
复杂地质条件下防止支架倒架,可用道板铺垫防控倒架的方法,控制液压支架的平直度;实践表明:它有良好的适用性、经济性和安全性。  相似文献   
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