多媒体社会事件分析综述

• 作者: 钱胜胜 张天柱 徐常胜
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 多媒体 社会事件 多模态 表示学习 深度学习
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 多媒体技术进展
• 页码范围: 97-112
• 页数: 16页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.210200023

摘要

由于网络技术的飞速发展,自媒体、微博、论坛等基于互联网的多种交流渠道日渐完善,人们能够方便地在线生成和共享丰富的社会多媒体内容.社会事件数据具有跨平台、多模态、大规模、噪声大等特点,基于多媒体社会事件的分析研究非常具有挑战性.因此,如何对社会媒体数据进行处理,研究社会事件分析方法、设计有效的社会事件分析模型成为社会事件分析研究的关键问题.文中对近年来多媒体社会事件分析的相关研究展开了综述,重点回顾了多媒体社会事件表示方法及其在虚假新闻检测、多媒体热点事件检测跟踪及演化分析、社交媒体危机事件响应等领域的应用,并对不同应用涉及的数据集进行了详细介绍.最后对多媒体社会事件分析方面未来可能的研究课题进行了展望.