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如何從海量多媒體文章中自動(dòng)識(shí)別高質(zhì)量?jī)?nèi)容是信息推薦、搜索引擎等系統(tǒng)的核心功能之一?，F(xiàn)有的方法在訓(xùn)練中依賴大量的人工標(biāo)注數(shù)據(jù)。針對(duì)其未考慮社交媒體中的社交信息和視覺內(nèi)容的問題，提出一種基于正無標(biāo)記（ positive and unlabeled，PU學(xué)習(xí)的圖卷積高質(zhì)量文章內(nèi)容識(shí)別模型—基于PU學(xué)習(xí)的圖卷積網(wǎng)絡(luò)（ graph convolttional network based on positive and unlabeled learning，GCN-PU、在統(tǒng)一的框架中使用一個(gè)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)同時(shí)建模社交媒體文章的文本和社交信息，并在該網(wǎng)絡(luò)上使用圖卷積網(wǎng)絡(luò)來融合這些信息得到高階特征。另外，使用多媒體文章的全局視覺布局信息來捕捉文章的綜合視覺質(zhì)量特征，用于補(bǔ)充圖卷積網(wǎng)絡(luò)輸出的高階特征。最后，在訓(xùn)練機(jī)制和損失函數(shù)中引入了PU學(xué)習(xí)來充分利用社交媒體中大量未標(biāo)注的文章信息。在真實(shí)社交媒體數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明相比于現(xiàn)有的方法， GCN-PU方法的F值提升了3%以上。
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