图表示学习提升多模态数据利用效率：深度挖掘与识别关键

多模态数据的图表示学习是当前数据挖掘与表征领域的研究热点，随着互联网技术和数字多媒体技术的飞速发展，网络数据不再局限于单一的文本形式，而是扩展到了包括文本、图像、视频等多种类型的数据。这些数据的增长促使深度学习技术在多模态大数据分析中扮演了重要角色，它能够处理复杂的多元信息，取得显著的性能提升。然而，传统深度网络在处理多模态数据时存在局限性，它们往往忽视了样本间的关联性，导致数据利用效率不高，同时对大量标注样本的依赖也增加了人力成本。 图表示学习作为一种有效的解决方案，它通过将数据转换为节点和节点间的关系，实现了数据的语义挖掘。这种转化使得算法能够更好地适应不同的数据挖掘任务，提高了模型的灵活性。在图表示学习过程中，首先需要根据样本特征构建高质量的图结构，这是获得良好学习效果的基础。构建的图不仅要准确反映数据之间的关系，还要具备足够的表达力来捕捉数据间的深层次信息。 本文的重点在于研究文本、图像等不同模态数据的图表示方法，针对现有技术的不足，试图解决深度模型对标签依赖过多的问题，寻找减少标注需求、提高数据使用效率的途径。这不仅涉及图数据的构建策略，还包括图神经网络（GNN）的设计和优化，以及如何有效地从图结构中提取关键的判别信息，以提升模型的识别精度。作者杨旭在邓成教授的指导下，致力于这一前沿领域的探索，为实际应用中的多模态数据分析提供了理论支持和实践指导，对于推动数据挖掘技术的发展具有重要意义。