2022年11月，深圳市科技创新委员会公示了2023年度深圳市基础研究重点项目资助清单。研究团队徐睿峰教授牵头申请的《社交媒体态势感知与行为异常预测算法研究》课题成功获批。项目资助额为200万，执行期为2022年-2025年。
本课题以社交网络中的用户个体行为、用户情感、群体事件为主要对象，从个体行为分析与理解、群体事件分析与理解、多模态行为时序事件图谱构建、社交媒体舆论态势感知与重点用户行为异常预测五个方面，研究社交媒体态势感知与行为异常预测的理论框架和关键技术。
主要研究内容包括：1.研究基于交互式建模的细粒度文本情感分析方法；结合提示学习的多模态内容分析方法；基于VisualTransformer的复杂场景的视频理解；高效的视频内容文本描述生成方法；以及结合模态内和模态间特征的多模态用户行为分析方法。2.研究基于多粒度文本片段信息的事件识别方法；结合事件通用表示和用户立场信息的关联事件汇聚方法；融合话题相关背景知识的开放域群体事件的立场检测方法；3.研究基于事件及实体关系图的事件建模方法；依存句法树增强的事件时序关系识别方法；事件概念层级的事件建模方法和事件演化分析方法，最终建立多模态行为时序事件图谱。4.研究多源、多模态用户数据的层次化融合与分析方法，以及基于信息的可信度和不确定度建模的社交媒体舆论态势感知框架。5.研究融合内容特征和行为特征的用户异常检测方法，以及基于关系演化的社交媒体群体用户异常行为预测方法。
研究成果将有助于完善社交媒体态势感知能力，加强舆论引导工作机制，提升网络社会的管理能力，更好地维护意识形态安全。
审稿：徐睿峰
校正：王 丹
