一个全面的多模态框架，用于优化社交媒体话题标签推荐

《IEEE Transactions on Computational Social Systems》：A Comprehensive Multimodal Framework for Optimizing Social Media Hashtag Recommendations

研究提出神经符号对比框架NSCF，通过双流架构整合文本与视觉数据，结合神经符号推理增强标签推荐的逻辑一致性，在MM-INS、NUS-WIDE等数据集上显著优于基线方法，提升精度、召回率和F1分数至0.721-0.708。

　　

摘要：

在社交媒体这个动态的领域中，策略性地使用标签（hashtags）已成为提高内容被发现率和用户参与度的关键工具。本研究介绍了神经符号对比框架（NSCF），这是一种创新的方法论，旨在解决自动标签推荐中固有的多方面挑战，例如多模态数据的整合、内容的上下文敏感性以及社交媒体趋势的动态性。通过结合深度学习的表示能力与符号人工智能（AI）的演绎能力，NSCF能够生成具有上下文相关性和逻辑一致性的标签建议。其双流架构通过对比学习精心处理和协调文本与视觉内容，确保对多模态社交媒体数据的全面理解。该框架的神经符号集成利用了结构化知识和逻辑推理，显著提升了推荐的相关性和一致性。在MM-INS、NUS-WIDE和HARRISON等多个数据集上的评估表明，NSCF的表现优异，其在精确度（0.721–0.701）、召回率（0.736–0.716）和F1分数（0.728–0.708）等关键指标上均优于现有模型和基线方法。这项研究代表了社交媒体分析领域的一项重大进展，不仅展示了NSCF的新方法，还揭示了其改变标签推荐系统的潜力。

引言

在数字时代，社交媒体平台在在线交流中起着核心作用，促进了信息、想法和经验的交流[1]、[2]。标签显著提高了内容的被发现率和社区参与度，但社交媒体内容的动态性给准确和相关的推荐带来了挑战[3]。本研究关注的核心问题是现有标签推荐系统的局限性，这些系统通常难以实现实时适应性和上下文敏感性，尤其是在处理社交媒体内容的多模态特性（文本、图片等）时。传统模型受限于对文本或图像特征的依赖，限制了它们捕捉这些模态之间相互作用的能力。此外，当前方法往往缺乏强大的逻辑推理机制，而这是生成具有上下文一致性推荐所必需的[4]、[5]。这些局限性阻碍了现有标签推荐系统在精确度和上下文相关性方面的整体表现。我们提出的NSCF旨在通过引入一种结合双流对比学习和神经符号推理的新方法来克服这些限制[5]。该框架增强了多模态数据的整合和逻辑推理，通过提供更加注重上下文和逻辑一致的推荐过程，弥补了现有方法的不足。通过将深度学习的模式识别能力与符号人工智能（AI）的逻辑推理相结合，NSCF旨在提供更准确、实时的标签推荐，使其更符合用户生成的内容[6]、[7]。本研究的主要贡献如下：1)

我们提出了一种双流架构，可以并行处理文本和视觉内容，从而提取丰富的、特定于模态的特征。

2)

神经符号推理的整合使得推荐过程中能够融入逻辑一致性和上下文相关性，弥合了不同模态之间的语义差距。

3)

我们引入了一种对比学习机制，用于对齐来自两个流的数据嵌入，从而实现对多模态社交媒体帖子的全面理解。