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如何從海量多媒體文章中自動識別高質量內容是信息推薦、搜索引擎等系統的核心功能之一。現有的方法在訓練中依賴大量的人工標注數據。針對其未考慮社交媒體中的社交信息和視覺內容的問題，提出一種基于正無標記（ positive and unlabeled，PU學習的圖卷積高質量文章內容識別模型—基于PU學習的圖卷積網絡（ graph convolttional network based on positive and unlabeled learning，GCN-PU、在統一的框架中使用一個異構網絡同時建模社交媒體文章的文本和社交信息，并在該網絡上使用圖卷積網絡來融合這些信息得到高階特征。另外，使用多媒體文章的全局視覺布局信息來捕捉文章的綜合視覺質量特征，用于補充圖卷積網絡輸出的高階特征。最后，在訓練機制和損失函數中引入了PU學習來充分利用社交媒體中大量未標注的文章信息。在真實社交媒體數據集上的實驗結果表明相比于現有的方法， GCN-PU方法的F值提升了3%以上。
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