Resumen

Una gran cantidad de datos multimedia contiene información social masiva y multifacética que se utiliza para construir redes sociales a gran escala. En una red social compleja, idealmente un personaje debería ser representado por un único vértice. Sin embargo, es común que un personaje sea representado por dos o más vértices con nombres diferentes; por lo tanto, generalmente se considera como personajes múltiples y diferentes. Este problema provoca inexactitudes en los resultados del análisis y la minería de redes. El desafío real es que la singularidad de los personajes es difícil de confirmar correctamente debido a muchos factores complicados, como los cambios de nombre y la anonimización, lo que lleva a la duplicación de personajes. Investigaciones anteriores limitadas han demostrado que los métodos anteriores dependían en exceso de la información de atributos complementarios de las bases de datos. En este artículo, proponemos un método novedoso para fusionar los vértices de personajes que se refieren a la misma entidad pero que están representados con nombres diferentes. Con este método, primero construimos la red de relaciones entre personajes

• Materias:Comprensión de imágenes Inteligencia artificial Detección de manipulaciones Visión artificial Imágenes espaciales
• Subjects:Image understanding Artificial intelligence Manipulation detection Artificial vision Spatial imaging
• Palabras claves:Datos multimedia; Redes sociales; Vértices de personajes; Análisis de redes; Singularidad de personajes; Red de relaciones
• Keywords:Multimedia data; Social networks; Character vertices; Network analysis; Character uniqueness; Relationship network