情感计算旨在创建一种能感知、识别和理解人类情感，并能针对情感作出智慧灵敏反应的计算系统。情感计算是实现自然化、拟人化、人格化人机交互的基础性技术和重要前提，也为人工智能决策提供了优化路径，对开启智能化、数字化时代具有重大价值。本书主要介绍了情感计算及其相关学科的发展脉络，明晰了相关里程碑节点、核心关键技术、主要科研平台和重大学术成果，提取关键性特征和指标，对下一阶段理论演化、技术走向和行业应用进行了预测。本书依托世界主流学术数据库、领先的行业数据库和案例库，综合运用文献计量分析、案例分析、元分析等方法，确保了结论的科学性和准确性。本书坚持“四个面向”，不仅深化了情感计算的理论内涵、学科脉络和技术架构，而且强调了情感计算的实际价值和具体应用。本书所属丛书是国内第一套系统阐述情感计算发展、理论和应用的丛书——《情感智能理论与方法丛书》的一本。

第一章 绪论
1.1 人类社会的情感及探索历程
1.1.1 探索思辨阶段
1.1.2 科学启蒙阶段
1.1.3 融合应用阶段
1.2 情感及情感理论建模
1.2.1 情绪、感情、心情与广义的情感
1.2.2 情感的理论模型
1.3 情感计算发展历程与内涵
1.3.1 内涵和定义
1.3.2 研究内容
1.3.3 情感计算的意义
第二章 技术综述
2.1 单模态情感计算
2.1.1 文本情感计算
2.1.2 语音情感计算
2.1.3 视觉情感计算
2.1.4 生理信号情感计算
2.2 多模态情感计算
2.2.1 研究背景和发展现状
2.2.2 多模态数据集
2.2.3 多模态融合策略
2.2.4 问题与挑战
第三章 成果情况
3.1 情感计算领域研究趋势
3.1.1 整体趋势
3.1.2 主要研究阵地（国家/地区分析）
3.1.3 主要发文期刊
3.1.4 领域分布
3.2 高水平国际会议
3.2.1 ACM 多媒体国际会议
3.2.2 AAAI人工智能会议
3.2.3 国际计算语言学年会
3.2.4 IEEE 计算机视觉和模式识别会议
3.3 高水平期刊
3.3.1 《IEEE 情感计算汇刊》
3.3.2 《专家系统与应用》
3.3.3 《知识系统》
3.3.4 《信息处理与管理》
3.4 重要研究成果
3.4.1 ESI 高被引论文和热点论文
3.4.2 重要会议获奖论文
3.4.3 重要期刊获奖论文
3.5 代表性专利和标准
3.5.1 代表性专利
3.5.2 代表性标准
第四章 科研情况
4.1 学者分布及代表性科学家
4.1.1 全球学者地图
4.1.2 中国学者分布
4.1.3 全球典型学者
4.1.4 高被引学者
4.2 高水平学会
4.2.1 情感计算促进协会
4.2.2 中国人工智能学会情感智能专业委员会
4.3 高水平学术机构
4.3.1 重要研究机构
4.3.2 典型研究机构
4.3.3 新兴研究机构
4.4 生态系统分析
4.4.1 学者合作网络
4.4.2 引用网络分析
4.4.3 关键词共现分析
第五章 应用情况
5.1 环境分析
5.1.1 典型应用
5.1.2 行业市场需求
5.1.3 应用挑战
5.2 行业应用
5.2.1 教育培训领域
5.2.2 生命健康领域
5.2.3 商业服务领域
5.2.4 工业设计领域
5.2.5 科技传媒领域
5.2.6 公共治理领域
第六章 未来趋势
6.1 下一阶段技术走向预见
6.1.1 高质量、大规模数据集的构建
6.1.2 零/少样本学习或无监督学习方法
6.1.3 多模态融合技术创新
6.1.4 多模型推理
6.1.5 认知神经科学启发的情感计算
6.1.6 跨文化情感识别
6.1.7 数据与知识驱动的技术革新
6.2 行业应用展望
6.2.1 人机“双师课堂”
6.2.2 智能养老陪护
6.2.3 增强现实应用
6.2.4 情感触觉
6.2.5 智能安防
6.2.6 数智金融
6.2.7 科艺融合
参考文献
附录
附录 1　情感计算领域前20名全作者发文国家历年发文量
附录 2　情感计算领域发文Q1期刊
附录 3　情感领域发文量前20名的国家合作详情
附录 4　情感计算领域主要代表产品及应用技术