【FITEE 2016-2017精选】跨媒体分析与推理：研究进展与发展方向

内容介绍

中文摘要：

跨媒体分析与推理是计算机科学的热点问题，也是人工智能中一个具有广阔前景的研究方向。目前，尚未有文献对跨媒体分析与推理的现有方法进行归纳总结并给出它的研究进展、挑战及发展方向。为解决这些问题，本文从七个方面进行综述：（1）跨媒体统一表征理论与模型；（2）跨媒体关联理解与深度挖掘；（3）跨媒体知识图谱构建与学习方法；（4）跨媒体知识演化与推理；（5）跨媒体描述与生成；（6）跨媒体智能引擎；（7）跨媒体智能应用。本文的目标是给出跨媒体分析与推理的方法、进展以及发展方向，吸引更多人关注该领域的最新进展，通过探讨面临的挑战和研究方向，为研究者提供重要参考。

关键词：

跨媒体分析；跨媒体推理；跨媒体应用

作者：

彭宇新，朱文武，赵耀，徐常胜，黄庆明，卢汉清，郑庆华，黄铁军，高文

单位：

北京市海淀区中关村北大街128号  北京大学计算机科学技术研究所 中国北京市，100080；清华大学计算机科学与技术系中国北京市，100084；北京交通大学计算机与信息技术学院信息科学研究所 中国北京市，100044；中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室 中国北京市，100190； 中国科学院智能信息处理重点中国科学院 中国北京市，100190；西安交通大学计 机科学与技术系 中国西安市，710049；北京大学信息科学技术学院 中国北京市，100871

本文引用格式：

Yu-xin Peng,  Wen-wu Zhu,  Yao Zhao,  Chang-sheng Xu,  Qing-ming Huang,  Han-qing Lu,  Qing-hua Zheng,  Tie-jun Huang,  Wen Gao , 2017. Cross-media analysis and reasoning: advances and directions. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 18(1): 44-57.

http://dx.doi.org/10.1631/FITEE.1601787

本文精要导读：

【FITEE 2016-2017 精选】系列：

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