| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.1 社交网络跨媒体国民安全事件深度特征的提取与表达 | 第16页 |
| 1.3.2 社交网络跨媒体国民安全事件多模态的语义空间的映射与表示 | 第16-17页 |
| 1.3.3 社交网络跨媒体国民安全事件用户行为分析 | 第17页 |
| 1.3.4 社交网络跨媒体国民安全事件语义学习与行为分析系统实现 | 第17页 |
| 1.4 论文总体结构 | 第17-20页 |
| 第二章 相关技术 | 第20-28页 |
| 2.1 卷积神经网络 | 第20-21页 |
| 2.1.1 局部感知 | 第21页 |
| 2.1.2 参数共享 | 第21页 |
| 2.1.3 多卷积核 | 第21页 |
| 2.2 典型相关性分析 | 第21-22页 |
| 2.3 自然语言处理 | 第22-25页 |
| 2.3.1 词嵌入 | 第22-23页 |
| 2.3.2 循环神经网络 | 第23-24页 |
| 2.3.3 注意力机制 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-28页 |
| 第三章 社交网络跨媒体深度特征的提取与表达 | 第28-40页 |
| 3.1 图像深度特征的提取与表达 | 第28-34页 |
| 3.1.1 基于深度卷积神经网络的社交网络图像自编码算法的提出(DCNNSE) | 第28-31页 |
| 3.1.2 图像特征提取实验结果及分析 | 第31-34页 |
| 3.2 文本深度特征的提取与表达 | 第34-38页 |
| 3.2.1 文本半监督嵌入编码算法的提出(SEAC) | 第34-36页 |
| 3.2.2 文本特征提取实验结果及分析 | 第36-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 社交网络跨媒体国民安全事件多模态的语义空间的映射与表示 | 第40-50页 |
| 4.1 基于社交网络跨媒体搜索的总体架构与研究现状 | 第40-42页 |
| 4.2 问题描述 | 第42页 |
| 4.3 跨媒体语义空间的映射与表示 | 第42-44页 |
| 4.3.1 深度典型相关性分析融合回归神经网络的提出(DMRN) | 第42-44页 |
| 4.4 基于社交网络跨媒体搜索的实验结果与分析 | 第44-48页 |
| 4.4.1 跨媒体数据集和评估指标 | 第44-45页 |
| 4.4.2 对比算法 | 第45页 |
| 4.4.3 实验结果 | 第45-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 社交网络跨媒体国民安全事件用户行为分析 | 第50-60页 |
| 5.1 异常用户获取 | 第50-51页 |
| 5.2 基于层次注意力加权模型的异常用户检测算法的提出( LAWW) | 第51-56页 |
| 5.2.1 研究现状与用户行为分析 | 第51-53页 |
| 5.2.2 异常用户检测算法的提出 | 第53-56页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第56-59页 |
| 5.3.1 异常用户数据集和评估指标 | 第56-57页 |
| 5.3.2 对比算法 | 第57页 |
| 5.3.3 实验结果 | 第57-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 社交网络跨媒体国民安全事件语义学习与行为分析系统实现 | 第60-72页 |
| 6.1 系统设计 | 第60-63页 |
| 6.1.1 系统总体架构 | 第60页 |
| 6.1.2 系统详细设计 | 第60-62页 |
| 6.1.3 数据库设计 | 第62-63页 |
| 6.2 语义模型建立模块的实现 | 第63-68页 |
| 6.2.1 特征提取 | 第63页 |
| 6.2.2 跨媒体语义空间建立 | 第63-64页 |
| 6.2.3 图像搜索 | 第64页 |
| 6.2.4 文本搜索 | 第64-66页 |
| 6.2.5 跨媒体搜索 | 第66-68页 |
| 6.3 用户行为分析模块的实现 | 第68页 |
| 6.3.1 异常用户检测 | 第68页 |
| 6.4 系统测试 | 第68-71页 |
| 6.4.1 测试环境 | 第68-69页 |
| 6.4.2 测试方法 | 第69-71页 |
| 6.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第七章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 7.1 总结 | 第72页 |
| 7.2 展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
| 攻读学位期间研究成果 | 第82页 |
