在海量數(shù)據(jù)支持下的社交網(wǎng)絡(luò)通過其區(qū)別于傳統(tǒng)新聞媒體的信息傳播方式影響著現(xiàn)實(shí)生活中的每一個(gè)社會(huì)個(gè)體,尤其是夾雜在各種信息中與社會(huì)安全和國家安全話題相關(guān)內(nèi)容,直接影響著現(xiàn)實(shí)社會(huì)的輿論導(dǎo)向。圍繞基于深度學(xué)習(xí)的跨媒體社交網(wǎng)絡(luò)安全話題挖掘與搜索的相關(guān)問題,對(duì)跨媒體社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容獲取與處理,基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的社交網(wǎng)絡(luò)話題內(nèi)容匹配,基于生成對(duì)抗學(xué)習(xí)的跨媒體社交網(wǎng)絡(luò)搜索和社交網(wǎng)絡(luò)中安全話題內(nèi)容跨媒體搜索機(jī)制等方面進(jìn)行了研究。研究內(nèi)容均以跨媒體社交網(wǎng)絡(luò)安全話題挖掘?yàn)榛A(chǔ),最終實(shí)現(xiàn)跨媒體社交網(wǎng)絡(luò)安全話題搜索。本文取得的主要研究成果和創(chuàng)新點(diǎn)如下:（1）針對(duì)復(fù)雜社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特性對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)信息搜索效率存在影響的問題,提出了跨媒體社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容關(guān)聯(lián)分析算法（SSCM）。該算法分別對(duì)文本媒體信息與圖像媒體信息等社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容信息進(jìn)行深度語義學(xué)習(xí)與特征語義關(guān)聯(lián)處理,從內(nèi)容信息角度實(shí)現(xiàn)了對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容進(jìn)行跨媒體處理并提取了面向安全話題內(nèi)容的語義搜索特征。通過基于自注意力機(jī)制的跨媒體社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容特征挖掘,對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)的文本信息內(nèi)容與圖像信息內(nèi)容之間的語義關(guān)聯(lián)進(jìn)行了學(xué)習(xí)。提出了一種社交網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)搜索特征抽取與匹配算法（DCNN-CS... 

【文章頁數(shù)】：145 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題來源
    1.2 研究背景與意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 跨媒體社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容獲取與處理
        1.3.2 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的社交網(wǎng)絡(luò)話題內(nèi)容匹配
        1.3.3 基于生成對(duì)抗學(xué)習(xí)的跨媒體社交網(wǎng)絡(luò)搜索
        1.3.4 跨媒體社交網(wǎng)絡(luò)安全話題內(nèi)容搜索
    1.4 主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
    1.5 論文組織
第二章 跨媒體社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容獲取與處理
    2.1 引言
    2.2 跨媒體社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理
    2.3 跨媒體社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容關(guān)聯(lián)分析算法的提出
        2.3.1 跨媒體社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容關(guān)聯(lián)分析算法研究動(dòng)機(jī)
        2.3.2 跨媒體社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容關(guān)聯(lián)分析算法的形式化定義
    2.4 社交網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)搜索特征抽取與匹配算法的提出
        2.4.1 社交網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)搜索特征抽取與匹配算法研究動(dòng)機(jī)
        2.4.2 社交網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)搜索特征抽取與匹配算法的形式化定義
    2.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        2.5.1 跨媒體社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容關(guān)聯(lián)分析算法實(shí)驗(yàn)與分析
        2.5.2 社交網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)搜索特征抽取與匹配算法實(shí)驗(yàn)與分析
    2.6 本章小結(jié)
第三章 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的社交網(wǎng)絡(luò)話題內(nèi)容匹配
    3.1 引言
    3.2 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的社交網(wǎng)絡(luò)話題內(nèi)容匹配算法的提出
        3.2.1 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的社交網(wǎng)絡(luò)話題內(nèi)容匹配算法研究動(dòng)機(jī)
        3.2.2 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的社交網(wǎng)絡(luò)話題內(nèi)容匹配算法形式化定義
        3.2.3 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的社交網(wǎng)絡(luò)話題內(nèi)容匹配算法設(shè)計(jì)
        3.2.4 動(dòng)態(tài)社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容相關(guān)性評(píng)價(jià)
    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        3.3.2 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的社交網(wǎng)絡(luò)話題內(nèi)容匹配算法有效性分析
        3.3.3 搜索效果實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.3.4 折交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)與分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于生成對(duì)抗學(xué)習(xí)的跨媒體社交網(wǎng)絡(luò)搜索
    4.1 引言
    4.2 基于生成對(duì)抗學(xué)習(xí)的跨媒體社交網(wǎng)絡(luò)搜索算法
        4.2.1 基于生成對(duì)抗學(xué)習(xí)的跨媒體社交網(wǎng)絡(luò)搜索算法研究動(dòng)機(jī)
        4.2.2 基于生成對(duì)抗學(xué)習(xí)的跨媒體社交網(wǎng)絡(luò)搜索算法的提出
        4.2.3 媒體內(nèi)和媒體間判別限定
        4.2.4 跨媒體判別限定
        4.2.5 基于生成對(duì)抗學(xué)習(xí)的跨媒體社交網(wǎng)絡(luò)搜索算法的描述
    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        4.3.2 參數(shù)學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.3.3 搜索結(jié)果的MAP評(píng)價(jià)與分析
        4.3.4 搜索結(jié)果的準(zhǔn)確率結(jié)果與分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于深度學(xué)習(xí)的跨媒體社交網(wǎng)絡(luò)安全話題內(nèi)容搜索系統(tǒng)
    5.1 引言
    5.2 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)
    5.3 系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 跨媒體社交網(wǎng)絡(luò)安全話題內(nèi)容獲取與處理模塊
        5.3.2 社交網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)內(nèi)容搜索模塊
        5.3.3 跨媒體社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容搜索與匹配模塊
        5.3.4 社交網(wǎng)絡(luò)安全話題搜索模塊
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 論文工作總結(jié)
    6.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀博士學(xué)位期間的科研成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]微博網(wǎng)絡(luò)地域Top-k突發(fā)事件檢測(cè)[J]. 仲兆滿,管燕,李存華,劉宗田.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2018(07)
[2]基于分層編碼的深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)對(duì)話生成[J]. 趙宇晴,向陽.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2017(10)
[3]基于狀態(tài)聚類的非參數(shù)化近似廣義策略迭代增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法[J]. 季挺,張華.  控制與決策. 2017(12)
[4]基于多源信息融合的社交網(wǎng)絡(luò)挖掘[J]. 莫靖杰,屠晨陽,彭佳,袁珺.  信息網(wǎng)絡(luò)安全. 2017(09)
[5]使用增強(qiáng)學(xué)習(xí)訓(xùn)練多焦點(diǎn)聚焦模型[J]. 劉暢,劉勤讓.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2017(09)
[6]增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法尋找最優(yōu)策略分析[J]. 孫燦宇.  電子技術(shù)與軟件工程. 2017(04)
[7]用于微博情感分析的一種情感語義增強(qiáng)的深度學(xué)習(xí)模型[J]. 何炎祥,孫松濤,牛菲菲,李飛.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2017(04)
[8]基于自適應(yīng)探索改進(jìn)的深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法[J]. 毛堅(jiān)桓,殷璐嘉.  微電子學(xué)與計(jì)算機(jī). 2016(06)
[9]網(wǎng)絡(luò)空間智慧搜索研究進(jìn)展及關(guān)鍵科學(xué)問題[J]. 方濱興,劉克,吳曼青,賈焰,陳熙霖,孟慶峰,趙瑞珍,張兆田,秦玉文.  中國科學(xué)基金. 2015(04)
[10]面向大社交數(shù)據(jù)的深度分析與挖掘[J]. 唐杰,陳文光.  科學(xué)通報(bào). 2015(Z1)



本文編號(hào)：3693052