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基于复杂关系建模的短视频表示学习技术研究的开题报告
一、选题背景和研究意义
短视频在当前互联网时代已成为新的主流形式，其用户规模巨大，成为广大网民时下消费体验的一种重要方式。短视频平台以其短小精悍、便利快捷的优势，受到了越来越多用户的关注和热爱，其中抖音、快手等短视频平台更是人气爆棚，引领了短视频产业的快速发展。同时，短视频也成为了很多品牌和商家的新型推广方式，进一步促进了其发展。然而，由于短视频内容的多样性和复杂性，为短视频的处理和应用带来了很大的挑战。
为了更好地对短视频进行管理、分析和应用，需要对其进行表示学习，将短视频转换成计算机能够处理的向量形式。传统的短视频表示学习技术通常采用基于内容的方法，如使用深度神经网络或卷积神经网络对视频的特征进行提取，但这种方法无法解决短视频多样性和复杂性的问题。因此，基于复杂关系建模的短视频表示学习技术成为了一个研究热点。
基于复杂关系建模的短视频表示学习技术直接面对的是短视频的语义分析和关系建模问题及其在计算机视觉、文本处理、音频处理等领域的应用问题。因此，本研究的意义在于为短视频领域的应用提供更为准确、高效的数据基础，并对互联网内容的自动化处理、推荐和应用提供更好的基础。
二、预期研究内容和方案
本研究旨在基于复杂关系建模的方法，提出一种新的短视频表示学习技术，预期研究内容和方案如下：
1.分析短视频的多样性和复杂性，确定监督和非监督学习的算法和模型。
2.根据视频内容的语义属性，构建视频与用户、标签、音频、地理位置等元素间的关系网络模型。
3.引入知识图谱和图卷积网络等技术，提高短视频关系网络模型的表征能力。
4.提出基于多元关系建模的短视频表示学习方法，利用网络中的多种关系信息进行联合学习。
5.通过实验设计，验证所提出的方法在多任务贡献分析、短视频推荐和短视频搜寻等方面的有效性。
三、研究计划
本研究计划分为以下三个阶段：
1.研究前期（2个月）：收集研究领域内的相关文献，深入了解基于复杂关系建模的短视频表示学习技术，确立研究方向和问题，为后续的研究打下坚实基础。
2.研究中期（6个月）：针对研究问题，设计实验方案，分阶段进行模型训练和实验分析，从实验结果中提炼有效信息，不断优化和改进模型和算法。
3.研究后期（2个月）：完成研究总结和成果报告，对整个研究过程进行回顾和总结，探索研究结果的进一步应用和拓展。
四、研究成果
预计通过本研究可以得出以下研究结果：
1.提出一种基于复杂关系建模的短视频表示学习技术，建立了视频、用户、标签、音频、地理位置等多种元素的关系网络模型，可以有效地提高短视频的表征能力，提高短视频处理的准确度和效率。
2.验证所提出的方法在短视频的多任务贡献分析、短视频推荐和短视频搜寻等方面的有效性，可以为短视频领域的应用提供更为准确、高效的数据基础。
3.本研究提出的基于复杂关系建模的短视频表示学习技术可以为其他领域的应用提供借鉴和启示。