多模态数据的高效联合筛选

18/24多模态数据的高效联合筛选第一部分多模态数据的特征与挑战 2第二部分联合筛选框架设计原则 4第三部分基于深度学习的联合筛选方法 7第四部分时序性多模态数据筛选技术 9第五部分图像-文本联合筛选算法 11第六部分多模态数据降维与融合 13第七部分联合筛选评估指标与数据集 16第八部分多模态数据联合筛选应用场景 18

第一部分多模态数据的特征与挑战关键词关键要点【多模态数据的特征】

1.多源性：多模态数据来自不同类型的源头，如视觉、文本、音频等，具有异构和多样的特点。

2.关联性：尽管不同模态的数据可能来自不同的源头，但它们之间通常存在潜在的语义关联和互补性。

3.高维度和稀疏性：多模态数据通常具有高维度和稀疏性，这给数据处理和建模带来了挑战。

【多模态联合筛选的挑战】

多模态数据的特征与挑战

一、多模态数据的特征

多模态数据是指由不同类型的数据源（模态）组成的数据，每个模态捕获不同方面的信息。其特征包括：

1.多样性：多模态数据包含各种数据类型，例如文本、图像、音频、视频、传感器数据等。

2.异质性：不同模态的数据之间通常具有不同的结构、语义和表示方式。

3.互补性：不同模态的数据可以提供互补的信息，有助于丰富对目标现象的理解。

4.冗余性：同一信息可能在不同的模态中出现，提供不同的视角。

二、多模态数据联合筛选的挑战

多模态数据的联合筛选面临着以下挑战：

1.异质性处理：如何处理不同模态数据的异质性，使其能够统一比较和分析。

2.特征选取：如何从多模态数据中提取具有判别力的特征，以有效表示不同模态之间的关系。

3.联合表示：如何建立一个联合表示空间，将不同模态的数据映射到同一语义空间中，实现跨模态信息交互。

4.计算复杂度：多模态数据的联合筛选涉及大量异构数据的处理，计算复杂度较高，需要高效的算法和技术。

三、多模态数据联合筛选的现有方法

针对多模态数据联合筛选的挑战，已有研究提出多种方法，包括：

1.特征级融合：将不同模态数据的特征直接融合，然后使用统一的分类器进行筛选。

2.多视图学习：将不同模态的数据视为多个视图，通过视图间的一致性和互补性进行联合筛选。

3.深度学习方法：利用深度神经网络从多模态数据中学习联合表示，然后进行筛选。

四、未来研究方向

多模态数据联合筛选仍处于发展阶段，未来研究方向包括：

1.异质性建模：开发新的方法来更有效地建模和处理多模态数据的异质性。

2.联合优化：探索联合优化特征选取、特征融合和联合表示学习的算法，以提高筛选性能。

3.可扩展性：开发可扩展的算法和技术，以处理大规模多模态数据集。

4.可解释性：研究和开发能够解释多模态联合筛选结果的方法，提高模型的可信度和透明度。第二部分联合筛选框架设计原则关键词关键要点多模态数据联合筛选原则

1.端到端联合筛选：将不同模态的数据联合建模，构建统一的筛选模型，实现跨模态数据的无缝衔接筛选。

2.轻量级高效筛选：采用轻量级的算法和模型，实现低计算开销和快速响应，满足实时筛选需求。

3.动态适应性筛选：根据不同的筛选条件和数据特性，动态调整筛选策略，提高筛选效率和准确性。

多模态数据特征融合

1.异构数据融合：采用异构数据融合技术，将不同模态的数据特征无缝融合，形成综合性的特征表征。

2.多层次特征融合：从不同的粒度和层次融合数据特征，捕捉数据的全局和局部信息，增强特征的表达能力。

3.特征选择优化：利用特征选择算法优化特征组合，剔除冗余和无关的特征，提升特征的质量和筛选效率。

多模态数据筛选模型设计

1.跨模态交互模型：构建跨模态交互模型，捕捉不同模态数据之间的相关性和互补性，增强筛选模型的学习能力。

2.注意力机制：引入注意力机制，自动识别和加权不同模态数据的重要性，提高筛选模型对关键信息的关注度。

3.渐进式筛选模型：采用渐进式筛选模型，通过逐层细化筛选条件，逐步逼近目标筛选结果，提高筛选效率和准确性。

多模态数据筛选评估方法

1.综合评价指标：采用综合的评价指标，如准确率、召回率和F1值，全面评估筛选模型的性能。

2.交叉验证评估：利用交叉验证方法，确保评估结果的可靠性和泛化能力。

3.多模态数据对比：对比不同模态数据集上的筛选效果，验证多模态数据联合筛选框架的有效性和鲁棒性。

多模态数据筛选应用场景

1.信息检索：在海量信息中快速检索相关文档，提高信息获取效率。

2.图像搜索：根据关键词或相似图像查找目标图像，提升图像搜索的准确性和效率。

3.视频分析：分析视频中的行为、对象和事件，实现视频理解和行为识别。

多模态数据联合筛选研究趋势

1.深度学习模型：深度学习模型的不断发展为多模态数据联合筛选提供了强大的技术支撑。

2.知识图谱：知识图谱的引入可以丰富多模态数据的语义信息，增强筛选模型的推理能力。

3.可解释性筛选：研究者致力于开发可解释性筛选模型，解释筛选结果背后的原因，提升筛选的透明度。联合筛选框架设计原则

1.模态跨度

*针对不同模态数据特征，定制化设计联合筛选方法。

*兼顾各模态对任务相关性的贡献，避免偏向特定模态。

*平衡计算效率和联合筛选效果，避免过度复杂的方法影响筛选性能。

2.模态融合

*探索不同模态数据融合策略，提取深度语义关联信息。

*利用注意力机制动态分配权重，增强相关模态的数据交互。

*采用多层次融合架构，逐步整合不同模态特征，提升融合效果。

3.筛选策略

*依据任务特性和数据分布，设计特定筛选策略。

*综合考虑多样性和代表性，避免过度或欠选。

*采用多级筛选机制，分阶段缩小候选集，提升筛选效率。

4.迭代优化

*构建闭环反馈机制，根据反馈信息调整筛选策略和模型参数。

*引入主动学习策略，通过用户交互或错误分析，不断完善筛选方法。

*结合离线评估和在线部署，持续监控和优化筛选性能。

5.可扩展性和鲁棒性

*设计可扩展的框架，支持处理海量多模态数据。

*增强框架的鲁棒性，应对缺失数据、噪声和数据分布变化。

*考虑不同任务和应用场景，提供灵活的定制化选项。

6.模态感知

*充分利用各个模态的固有特性和语义含义。

*针对不同模态，定制化特征提取和语义表示方法。

*探索模态之间的转换和映射关系，增强跨模态理解和关联挖掘。

7.流式处理

*支持实时流式多模态数据的联合筛选，实现及时处理和响应。

*采用增量更新和渐进式学习策略，应对数据动态变化。

*优化资源分配和并行化处理，提升流式联合筛选效率。

8.多任务联合

*将联合筛选与其他相关任务（如分类、检索、聚类）相结合，提升模型泛化能力。

*共享多模态数据特征和联合筛选结果，增强不同任务之间的协同效应。

*探索多任务联合训练和学习机制，提升联合筛选模型的全局优化效果。

9.交互性

*提供人性化的交互界面，允许用户参与筛选过程。

*支持交互式筛选和反馈，根据用户偏好和需求调整筛选结果。

*引入可解释性机制，增强用户对筛选过程的理解和信任度。

10.隐私和安全

*遵循隐私保护法规和行业规范，确保数据安全和用户隐私。

*采用数据脱敏、加密和访问控制等安全措施，保障数据不被泄露或滥用。

*考虑隐私权与联合筛选效果之间的权衡，探索平衡二者的创新技术。第三部分基于深度学习的联合筛选方法关键词关键要点【深度学习联合筛选模型】

1.利用卷积神经网络（CNN）提取图像特征，并使用递归神经网络（RNN）对文本特征进行编码，实现跨模态特征融合。

2.引入自注意机制，提升模型对不同模态间相关性的建模能力，强化特征的表示效果。

3.通过多任务学习或对抗网络，促使模型同时关注不同模态的判别性信息和相关性特征，提升联合筛选的准确性。

【多模态特征融合】

基于深度学习的联合筛选方法

基于深度学习的联合筛选方法通过利用深度神经网络从多模态数据中学习联合表示，从而实现高效的联合筛选。具体方法如下：

#1.联合表示学习

该步骤旨在学习多模态数据的联合表示，其中包含所有模态的信息。深度学习模型，如多模态自编码器（MMAE）或变分自编码器（VAE），可用于此目的。MMAE通过最大化输入和重建数据之间的相似性来学习联合表示，而VAE通过最小化重建误差和正则化项来学习联合表示。

#2.筛选模型

使用学习到的联合表示作为输入，训练一个监督学习模型（如逻辑回归或支持向量机）进行筛选。该模型的目标是学习区分相关和不相关的候选项目。

#3.联合筛选

将输入多模态数据转换为联合表示，然后使用训练好的筛选模型对其进行筛选。这种联合方法考虑了所有模态的信息，从而提高了筛选准确性。

#4.特定方法

多模态融合网络（MFN）：MFN将每个模态的特征融合到一个统一的特征空间中，然后使用该融合特征进行筛选。

层级联合筛选（HAS）：HAS将不同的模态分层处理，在每个层级学习联合表示，并使用最终的联合表示进行筛选。

注意机制联合筛选（AM-JS）：AM-JS利用注意机制来分配不同模态的权重，并根据这些权重聚合联合表示，从而提高相关特征的重要性。

图表示学习联合筛选（GRES）：GRES将多模态数据表示为异构的图，然后通过图神经网络学习联合表示并进行筛选。

#5.优点

基于深度学习的联合筛选方法具有以下优点：

*自动化特征提取：深度神经网络自动从多模态数据中提取特征，从而无需手工特征工程。

*捕获多模态交互：联合表示学习捕获了不同模态之间的交互和相关性。

*提高准确性：联合筛选考虑了所有模态的信息，从而提高了筛选准确性。

*可扩展性：深度学习模型可以处理大规模的多模态数据集。

#6.潜在应用

基于深度学习的联合筛选方法在以下应用中具有广泛的潜力：

*相关文档检索

*跨模态图像搜索

*多模态情感分析

*医疗诊断

*金融风险管理第四部分时序性多模态数据筛选技术时序性多模态数据筛选技术

时序性多模态数据筛选技术是专为处理按时间顺序排列的各种类型数据的独特挑战而设计的。它旨在有效识别和提取相关信息，同时考虑到各模态之间的时间依赖性。以下是关键技术及其应用的详细概述：

滑动窗口法

滑动窗口法通过将数据流划分为一系列重叠的时间窗口来实现时序性数据的筛选。每个窗口独立处理，产生局部特征表示。将这些特征拼接起来，形成反映整个数据流的全局表示。这种方法对于识别模式和趋势非常有效，特别是在数据流不断更新的情况下。

递归神经网络（RNN）

RNN是专门设计用于处理时序数据的深度学习模型。它们通过循环结构将过去的信息传递到当前预测中，有效地建模时间依赖性。RNN可以有效地捕获长期依赖性，并适用于各种任务，例如时间序列预测、异常检测和自然语言处理。

卷积神经网络（CNN）

CNN通常用于处理空间数据，但也可以应用于时序数据。通过将一维卷积层应用于时间维度，CNN可以提取数据流中的局部时空特征。这对于识别模式和识别异常事件特别有用，例如生命体征监测和欺诈检测。

时间注意力机制

时间注意力机制是一种神经网络模块，它允许模型对时序数据序列中特定时间步长的信息进行选择性关注。通过赋予不同时间步长不同的权重，注意力机制帮助模型识别重要时刻并做出更准确的预测。这对于处理长序列数据和检测时间相关事件非常有用。

特征融合

特征融合是将不同模态的特征表示合并成一个综合表示的过程。这可以提高筛选性能，因为它允许模型考虑不同模态之间的互补信息。例如，在医疗保健领域，结合文本记录、图像和生理信号可以提供对患者健康的更全面理解。

应用

医疗保健：识别生命体征监测中的异常事件，早期诊断疾病，个性化医疗计划。

金融：检测欺诈交易，预测股票市场趋势，优化风险管理。

制造：监控设备运行状况，预测故障，优化生产效率。

交通：分析交通模式，缓解交通拥堵，提高道路安全。

总之，时序性多模态数据筛选技术提供了一套先进的方法，用于有效处理按时间顺序排列的各种类型数据的独特挑战。通过考虑时间依赖性、利用神经网络模型和融合不同模态的特征，这些技术显着提高了筛选性能，在广泛的应用中具有巨大潜力。第五部分图像-文本联合筛选算法图像-文本联合筛选算法

引言

图像-文本联合筛选算法旨在从包含图像和文本的大型数据集（例如，网页、社交媒体帖子和文档）中高效地检索相关内容。挑战在于如何有效地利用图像和文本数据的互补信息，以提高检索精度并减少计算成本。

特征提取

图像-文本联合筛选算法的第一步是提取图像和文本数据的特征。

*图像特征：通常使用卷积神经网络（CNN）提取图像的视觉特征，例如，使用预训练的模型（如VGGNet、ResNet）提取高层特征。

*文本特征：文本特征可以由单词嵌入（例如，Word2Vec、GloVe）或基于词袋模型或词频-逆文档频率（TF-IDF）的数值向量表示。

特征联合

图像和文本特征被联合起来以表示文档。有几种流行的联合方法：

*串联：简单地将图像特征和文本特征按顺序串联起来。

*加权求和：将图像特征和文本特征加权求和，权重反映特征的相对重要性。

*潜在语义索引（LSI）：将图像特征和文本特征映射到一个共同的潜在空间中，该空间中语义相似的文档相互靠近。

相似性测量

特征联合后，检索算法根据相似性测量计算文档之间的相关性。广泛使用的相似性测量包括：

*欧几里德距离：测量两个特征向量之间的欧几里德距离，距离越小表示相似性越高。

*余弦相似性：测量两个特征向量之间的夹角，余弦值越大表示相似性越高。

*杰卡德系数：测量两个特征向量的交集与并集的比值，系数越大表示相似性越高。

高效检索

为了提高检索效率，可以使用各种技术：

*哈希表：将文档映射到哈希桶，相似的文档被存储在同一桶中，加快了相似性比较。

*树索引：将文档组织成一棵层次树，通过遍历树来查找相似的文档。

*反向索引：为文本特征构建反向索引，允许根据文本查询高效地查找包含该文本的文档。

评价指标

图像-文本联合筛选算法的性能通常使用以下指标进行评估：

*查全率：检索到的相关文档数量与所有相关文档数量之比。

*查准率：检索到的相关文档数量与所有检索到的文档数量之比。

*平均精度（MAP）：考虑查全率和查准率的综合指标。

应用

图像-文本联合筛选算法广泛应用于各种领域，包括：

*图像检索：从图像数据库中检索与文本查询相似的图像。

*语义关联：识别文本和图像之间的语义关联，以增强应用程序的理解能力。

*多媒体数据管理：处理包含图像和文本的复杂多媒体数据并提供高效的检索服务。第六部分多模态数据降维与融合关键词关键要点多模态数据降维

1.多模态数据的内在结构复杂，降维可以有效去除冗余信息，提取特征，提高模型的泛化能力和鲁棒性。

2.主成分分析（PCA）和局部线性嵌入（LLE）等传统降维方法常用于多模态数据，但无法充分捕捉数据的非线性关系。

3.非线性降维技术，如谱聚类和t-SNE，可以更好地保留数据的局部和全局特征，适用于复杂的多模态数据。

多模态数据融合

1.多模态数据融合旨在将不同模态的数据信息综合起来，获得互补信息，提高模型的决策能力。

2.早期融合方法，如直接连接和特征级融合，将不同模态的数据简单拼接或加权求和，存在信息冗余和维度灾难问题。

3.深度融合方法，如注意力机制和生成对抗网络（GAN），通过神经网络学习不同模态数据的相关性，实现动态融合，提升模型的泛化能力。多模态数据降维与融合

引言

多模态数据，即包含不同类型的数据，如文本、图像、音频和视频，在现实世界中无处不在。有效处理此类数据对广泛的应用至关重要，例如信息检索、自然语言处理和计算机视觉。然而，由于不同模态之间的异质性，多模态数据的处理面临着许多挑战，其中一个关键的挑战是高维度。

多模态数据降维

多模态数据通常具有很高的维度，这给存储、处理和分析带来了沉重的负担。为了解决这个问题，需要对数据进行降维，即通过提取和保留主要特征，将数据转化为更低维度的表示。

降维方法

有多种降维方法可用于多模态数据，包括：

*主成分分析(PCA)：一种线性降维方法，通过寻找保留最大方差的方向来投影数据。

*奇异值分解(SVD)：与PCA类似，但可用于非线性数据。

*t分布邻域嵌入(t-SNE)：一种非线性降维方法，可以有效地保留数据中的局部结构。

*自编码器：一种神经网络，旨在将数据映射到更低维度的表示，然后将其重建回原始维度。

多模态数据融合

降维后的多模态数据可以被融合，以创建一个统一的表示，其中捕获了所有模态的信息。融合过程涉及将不同模态的数据投影到公共语义空间中，以便它们可以被有效地比较和关联。

融合方法

多模态数据融合的常用方法有：

*投影融合：将不同模态的数据投影到公共语义空间，然后对其进行融合。

*度量学习：通过学习模态之间相似性的度量函数，在不同模态的数据之间建立对应关系。

*多模态深度学习：利用多模态数据的固有异构性，使用深度神经网络直接进行融合。

融合的优点

多模态数据融合提供了许多优点，包括：

*更丰富的语义表示：融合后的表示包含所有模态的信息，从而提供了数据更全面和丰富的语义理解。

*增强的性能：融合多模态数据可以提高机器学习和数据挖掘任务的性能，例如分类、聚类和检索。

*减少冗余：不同的模态经常表达相似的信息，融合可以消除冗余，从而提高效率。

应用

多模态数据降维和融合在许多应用中都有应用，包括：

*信息检索：搜索和检索多模态文档（例如包含文本、图像和视频）。

*自然语言处理：文本理解、机器翻译和情感分析。

*计算机视觉：图像分类、对象检测和视频分析。

*推荐系统：根据用户的多模式行为模式（例如观看历史、评论和评分）提供个性化推荐。

*医疗诊断：疾病分类、治疗预测和患者监测，基于多种医疗数据（例如病历、图像和实验室结果）。

结论

多模态数据降维和融合是处理和分析高维多模态数据的重要技术。通过降低维度和融合不同模态的信息，我们可以创建更丰富的语义表示，从而提高机器学习和数据挖掘任务的性能。随着多模态数据在大数据时代变得越来越普遍，这些技术将在各种应用中发挥至关重要的作用。第七部分联合筛选评估指标与数据集关键词关键要点【联合筛选评估指标】：

1.准确率：衡量联合筛选结果与真实标签的一致程度，计算公式为预测正确样本数与总样本数的比值。

2.召回率：衡量联合筛选结果中包含真实标签样本的比例，计算公式为预测正确正样本数与实际正样本总数的比值。

3.F1值：综合考虑准确率和召回率的指标，计算公式为准确率和召回率的调和平均数。

【数据集】：

联合筛选评估指标

评估联合筛选模型的性能至关重要，常用的评估指标包括：

*准确率（Accuracy）：预测结果与真实标签完全匹配的比例。

*召回率（Recall）：预测为正例且真实为正例的比例。

*精确率（Precision）：预测为正例且真实为正例的比例。

*F1-score：召回率和精确率的加权调和平均数。

*平均准确率（MeanAveragePrecision，MAP）：对于每个查询，将相关文档的平均准确率相加，再除以查询总数。

*归一化折现累积增益（NormalizedDiscountedCumulativeGain，NDCG）：考虑相关文档的排名位置和相关性，计算每个查询的NDCG值，再取平均值。

数据集

联合筛选通常在各种多模态数据集上进行评估，以下列出几个常用的数据集：

*MSMARCO：微软开发的大规模多模态数据集，包含文本、图像和表格数据。

*NaturalQuestions：由GoogleAI开发的多模态数据集，包含文本、图像和表格数据，以及自然语言问题。

*TRECCAR：由美国国家标准与技术研究所（NIST）开发的多模态数据集，包含文本、图像、语音和视频数据。

*MSCOCO：微软开发的多模态数据集，包含图像、文本和关系标注。

*VisualGenome：开放视觉数据集，包含图像、文本和关系标注。

*Flickr30k：用于图像检索和字幕生成的多模态数据集，包含图像和文本。

*SBUCaptions：斯坦福大学开发的多模态数据集，包含图像和文本。

*MSCOCOCaptions：微软开发的多模态数据集，包含图像和文本。

这些数据集具有不同的数据规模、模态类型和任务，为联合筛选模型的评估提供了全面的视角。第八部分多模态数据联合筛选应用场景多模态数据联合筛选应用场景

学术研究

*跨学科研究：联合筛选不同模态的数据，如文本、图像和音频，以探索跨学科问题的关联性。

*知识发现：从联合筛选的多模态数据中提取新见解和模式，促进科学进步。

*文本挖掘：联合筛选文本和图像数据，以增强文本理解和信息提取任务。

计算机视觉

*图像分类：结合文本和视觉数据，提高图像分类的准确性和鲁棒性。

*目标检测：通过联合筛选图像和文本数据，增强目标检测算法，实现更准确的检测。

*图像生成：根据文本描述生成逼真的图像，实现文本到图像的转换。

自然语言处理

*文本摘要：联合筛选文本和图像数据，生成更丰富的摘要，包括关键视觉信息。

*情感分析：结合文本和语音数据，增强情感分析任务，提高情感识别准确性。

*机器翻译：利用图像和文本数据进行跨语言翻译，提高翻译质量。

搜索引擎

*相关性搜索：联合筛选文本、图像和视频数据，提供更相关的搜索结果。

*跨模态检索：根据不同模态的查询（如文本或图像），检索跨模态的相关文档。

*个性化推荐：基于用户历史交互数据，联合筛选文本和图像，提供个性化的推荐。

医疗保健

*疾病诊断：结合医疗图像、病历和基因组数据，提高疾病诊断的准确性和效率。

*药物发现：利用文本和化学结构数据，进行联合筛选，发现潜在的药物目标。

*个性化治疗：根据患者的多模态数据，提供个性化的治疗计划，优化治疗效果。

金融服务

*欺诈检测：联合筛选交易数据、文本通信和社交媒体信息，识别欺诈性活动。

*风险评估：结合财务数据、文本报告和社交媒体数据，评估个人和企业的风险状况。

*投资分析：通过联合筛选市场数据、新闻文章和社交媒体情绪，增强投资决策。

零售

*产品推荐：根据用户的浏览历史、产品评价和图像数据，提供个性化的产品推荐。

*用户segmentation：利用文本、图像和行为数据，对用户进行细分，针对性地制定营销策略。

*消费者洞察：通过联合筛选社交媒体数据、评论和图像数据，了解消费者行为和偏好。

社交媒体

*情感分析：结合文本和图像数据，分析社交媒体内容中的情绪，了解用户情绪和舆论趋势。

*社交图谱构建：利用文本、图像和社交互动数据，构建用户之间的社交图谱，揭示社交网络结构。

*内容推荐：根据用户的关注者、兴趣和浏览历史，联合筛选文本、图像和视频数据，推荐个性化的内容。

其他应用

*多媒体信息检索：联合筛选文本、图像和音频数据，检索跨模态的媒体信息。

*自动驾驶：利用传感器数据、图像和文本信息，实现环境感知和决策制定。

*智能城市管理：结合传感器数据、交通数据和社交媒体信息，优化城市管理和服务交付。关键词关键要点主题名称：基于深度学习的时间序列多模态数据筛选

关键要点：

1.利用时序卷积网络（TCN）和循环神经网络（RNN）捕捉时序数据中的长期依赖关系和动态特征。

2.设计多头注意力机制融合不同模态数据的特征，增强模型的鲁棒性和泛化能力。

3.引入时序注意力模块，自适应地分配不同时间点的权重，重点筛选出关键信息。

主题名称：注意力机制引导的多模态数据筛选

关键要点：

1.采用自我注意力机制对不同模态数据的内在关系进行建模，发现表示之间的交互信息。

2.提出多尺度注意力机制，捕捉不同粒度的时间序列特征，增强筛选的精细度。

3.利用全局注意力机制整合不同模态数据的全局信息，提高筛选的覆盖面和准确性。

主题名称：生成对抗网络（GAN）辅助的多模态数据筛选

关键要点：

1.利用生成器生成合成数据，扩充训练数据集，缓解稀疏和不平衡等数据质量问题。

2.采用判别器区分真实数据和合成数据，引导模型学习更具判别性的特征表示。

3.引入梯度反转层，强化生成器产生与真实数据相似的合成数据，提升筛选性能。

主题名称：图神经网络（GNN）增强的时间序列多模态数据筛选

关键要点：

1.将时序数据表示为图结构，利用GNN对序列之间的拓扑关系和交互进行建模。

2.设计消息传递层，聚合图中节点的特征信息，捕捉序列内部的丰富特征。

3.引入图注意力机制，动态地分配节点权重，关注图中关键节点或边缘，提高筛选效率。

主题名称：异构集成学习的多模态数据筛选

关键要点：

1.采用不同的机器学习算法组成集成学习模型，利用各算法的优