【摘 要】
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研究食品安全领域跨媒体数据的主题分析技术，融合多种媒体形式数据的语义，准确表达跨媒体文档的主题。由于食品安全事件相关多媒体数据的大量涌现，单一媒体的主题分析技术不能全
【机 构】
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北京工商大学计算机与信息工程学院,中国人民大学信息学院,北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)(2012CB821206);国家自然科学基金资助项目(91024001);国家自然科学基金资助项目(61070142);北京市自然科学基金资助项目(4111002)
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研究食品安全领域跨媒体数据的主题分析技术，融合多种媒体形式数据的语义，准确表达跨媒体文档的主题。由于食品安全事件相关多媒体数据的大量涌现，单一媒体的主题分析技术不能全面反映整个数据集的主题分布，存在语义缺失、主题空间不统一，语义融合困难等问题。提出一种跨媒体主题分析方法，首先以概率生成方法分别对文本和图像数据进行语义分析，然后利用跨媒体数据间的语义相关性进行视觉主题学习，建立视觉主题模型，进而实现视觉数据和文本主题之间的映射。仿真结果表明，跨媒体主题分析方法能够有效获取与图像语义相关的文本主题，且主题跟踪
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