面向网络事件的跨平台异质媒体语义协同与挖掘

核心问题

该成果针对网络事件中跨平台异质媒体信息处理的痛点问题，特别是如何有效整合来自不同平台（如社交媒体、新闻网站、论坛等）的多样化媒体内容（文本、图像、视频等），以实现网络事件的及时准确发掘和全景式呈现。这些问题在网络信息监管、舆情分析、危机管理等应用场景中尤为重要。

解决方案

该成果通过研究跨平台异质媒体语义协同中的关键技术，包括语义一致性描述、信息关联与聚合、语义协同与事件发现等，揭示了异质媒体间的关联关系和跨平台信息的聚合机理。技术架构上，该成果建立了基于深度学习与自然语言处理的模型，实现了跨平台网络信息的快速索引、深度分析和实体挖掘。此外，还开发了面向网络事件的跨平台异质媒体语义协同与挖掘验证系统，以验证和展示技术的有效性。

竞争优势

该成果作为原始性创新，突破了跨平台异质网络信息处理的多个关键技术瓶颈，具有显著的创新性和先进性。其竞争优势在于能够高效整合和分析来自不同平台的多样化媒体信息，提高网络事件的发掘速度和准确性，同时提供全景式的事件内容呈现，有助于提升网络信息感知和监管的效能。此外，该成果所建立的验证系统也为后续的技术优化和应用推广提供了坚实的基础。