张承德，副教授，文澜青年学者，硕士生导师。教育部、科技部数字技术与现金融学科引智基地研究员，教育部重点基地平台社会治理区块链协同创新工程研究中心研究员，国家社科基金专家，武汉市科技专家，计算机科学与技术系副主任，网络与信息安全导师组组长。2012—2013年国家公派到美国迈阿密大学留学，目前主持／参与国家／省部级项目近40项。发表SCI／SSCl／EI检索论文、核心期刊论文50多篇，撰写专著2部，主编教材2部，获得第十二届湖北省社会科学优秀成果二等奖、第十七届武汉市社会科学优秀成果奖。

本书基于长期对热点话题检测与跟踪以及网络事件挖掘的研究，不仅对网络视频中出现的标题和标签等文本信息进行分析，而且对网络视频中的视频内容进行数据分析。本书将所提出的方法与目前比较流行的方法以及广泛应用于文本领域的方法进行完备的实验比较，从而对所提出方法的有效性与先进性进行更好的客观评价。

第一章 绪论
第一节 研究背景及意义
第二节 基本概念
第三节 国内外研究现状
第四节 本书的主要研究内容及组织结构
第二章 基于深度学习的跨媒体热点话题检测与跟踪研究
第一节 深度学习基础
第二节 基于图像内容深度理解的跨媒体热点话题检测与跟踪
第三节 视觉与文本融合的热点话题检测与跟踪
第四节 本章小结
第三章 多源异构信息融合中的注意力机制研究
第一节 注意力机制剖析
第二节 多源异构信息融合中的注意力机制
第三节 注意力机制的未来发展
第四节 本章小结
第四章 多源信息融合的跨媒体智能推理研究
第一节 研究概述
第二节 基于多源信息融合跨媒体智能事件挖掘
第三节 未来展望
第四节 本章小结
第五章 异构信息融合的网络视频事件挖掘研究
第一节 同构与异构信息网络
第二节 基于异构信息协同优化的网络视频事件挖掘
第三节 基于多语义路径关联丰富的网络视频事件挖掘
第四节 本章小结
第六章 结论与展望
第一节 主要研究成果
第二节 未来展望
参考文献
后记