半監(jiān)督學(xué)習(xí)及其在社交媒體分析中的應(yīng)用.pdf

1、在許多實(shí)際的學(xué)習(xí)場(chǎng)景中，獲得大量的帶標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是代價(jià)昂貴并且耗費(fèi)時(shí)間的。半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法(SSL)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它試圖利用少量標(biāo)記數(shù)據(jù)和大量無(wú)標(biāo)記數(shù)據(jù)去構(gòu)建一個(gè)更好的分類(lèi)器或是回歸模型。在實(shí)際應(yīng)用中，無(wú)標(biāo)記數(shù)據(jù)比標(biāo)記數(shù)據(jù)更容易獲取，因此半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用非常廣泛。隨著社交媒體的快速發(fā)展，社交媒體上產(chǎn)生了大量無(wú)標(biāo)記數(shù)據(jù)，這使得半監(jiān)督學(xué)習(xí)在社交媒體的分析中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。本文結(jié)合社交媒體的特征，將半監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用到社交媒體分析中。

2、
　　論文首先介紹了社交媒體中的多模態(tài)數(shù)據(jù)，并引入多模態(tài)半監(jiān)督學(xué)習(xí)的概念。在社交媒體中，存在大量多模態(tài)數(shù)據(jù)。例如:在社交媒體圖像分類(lèi)問(wèn)題中，既可以根據(jù)圖像本身包含的視覺(jué)信息對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)，也可以利用圖像的標(biāo)簽或評(píng)論等文本信息進(jìn)行分類(lèi)。由于不同的模態(tài)數(shù)據(jù)展示了主體的不同側(cè)面，這些多模態(tài)信息是相容且互補(bǔ)的。有效利用這些多模態(tài)數(shù)據(jù)，可以更好地把握社交媒體數(shù)據(jù)所包含的信息。在分析了相關(guān)工作的基礎(chǔ)上，結(jié)合社交媒體的特征，對(duì)多模態(tài)半監(jiān)督分類(lèi)問(wèn)