张承德（1982-）男，山东济南人，博士，毕业于西南交通大学，现任教于中南财经政法大学信息与安全工程学院，讲师。2015年在西南交通大学信息科学与技术学院获得博士学位，师从四川省杰出青年吴晓教授，期间2012年，2013年国家公派留学到美国迈阿密大学（university of Miami）电气与计算机工程学院，师从多媒体界著名华人专家徐美玲（Mei-ling shyu）教授。以第一作者身份在国际顶级期刊IEEE Transactions on Human-Machine Systems和Signal Processing等发表学术论文，其中SCI检索五篇、EI检索十余篇、申请专利两项、主持或参与国家/省部级项目十余项。主要研究方向：信息检索、网络犯罪、数据挖掘、多媒体搜索、图像/视频处理、互联网搜索、社交网络和模式识别等。学术兼职：中国计算机学会会员、中国计算机学会宣传员、国际学术组织IRSS成员、国际学术组织Multimedia Information Processing and Retrieval成员、湖北省网络文化协会网络治理研究分会成员、MultimediaInformation Retrieval and Processing会员等。

第一章 绪论
第一节 研究背景与意义
第二节 基本概念
一 大数据
二 信息检索
三 多媒体
四 多媒体检索
五 数据挖掘
第三节 国内外研究现状
一 话题检测与跟踪
二 特征轨迹
三 关联规则挖掘
四 多重对应分析
五 时空信息的事件挖掘
第四节 研究目标及拟解决的关键问题
一 课题研究目标
二 拟解决的关键问题
第五节 本书的主要研究内容及组织结构
第二章 基于视觉内容相关性与多重对应分析的网络视频事件挖掘研究
第一节 视觉近似关键帧
第二节 共同发生与多重对应分析的融合
一 多重对应分析
二 共同发生
三 文本与视觉信息的融合
第三节 实验与分析
一 实验数据
二 实验分析
第四节 本章小结
第三章 基于视觉特征轨迹与文本分布特征的网络视频事件挖掘研究
第一节 基于特征轨迹的事件挖掘
一 视觉特征轨迹
二 文本特征轨迹分析与研究
三 视觉特征轨迹分析与研究
四 文本与视觉特征轨迹的融合
第二节 实验与分析
一 实验数据
二 实验分析
第三节 基于内容的视觉特征轨迹与文本信息融合的事件挖掘
一 文本相关性
二 基于内容的视觉特征轨迹
三 文本与视觉信息的融合
第四节 实验与分析
一 实验数据
二 实验分析
第五节 本章小结
第四章 基于动态关联规则与视觉近似片段的网络视频事件挖掘研究
第一节 基于动态关联规则的事件挖掘
一 动态关联规则
二 分类
第二节 实验对比与分析
一 实验数据
二 实验分析
第三节 基于视觉近似片段的事件挖掘
一 视觉近似片段
二 视觉近似片段与文本分布特征的融合
三 关联规则挖掘
四 文本信息挖掘
五 多模态融合
第四节 实验与分析
一 实验数据
二 实验分析
第五节 本章小结
第五章 结论与展望
第一节 主要研究成果
一 基于视觉内容相关性与多重对应分析的网络视频事件挖掘
二 基于内容视觉特征轨迹与文本分布特征的网络视频事件挖掘
三 基于动态关联规则与视觉近似片段的网络视频事件挖掘研究
第二节 今后研究方向
一 文本突发性特征的研究
二 视觉突发性特征的研究
三 文本与视觉信息融合的研究
参考文献
发表论文
后记

张承德著的《跨媒体网络事件检测与跟踪研究》讲述的是最近十年，社交网络和网络视频网站的普及和快速发展，使得网络视频的数量以指数级增长。对于海量的搜索结果，用户需要点击查看完大量相关视频后，自己再加以整理方可了解整个话题和主要事件。用户不仅要耗费大量时间来查找搜索结果，而且他们很难找到他们真正想要的搜索结果，更不用说完全陌生的话题了。因此，现在的搜索引擎并不能帮助用户抓住主要事件然后从整体上了解整个话题。这对研究如何有效挖掘主要事件提出了迫切需求。然而，少量和嘈杂的文本信息和质量较低并易受编辑的视觉信息对基于初始关键字和视觉特征的事件挖掘提出了新的挑战。随着网络犯罪、网络拼车等对多媒体信息检索的需求，多媒体融合信息检索成为新的趋势。