导读：在线社交媒体平台的发展，带来了细粒度检索、视频语义摘要等媒体智能服务的巨大需求。现有的视频理解技术缺乏深入的语义线索，结合视频中人物的社交关系才能更完整、准确地理解剧情，从而提升用户体验，支撑智能应用。这里主要介绍我们将动态分析和图机器学习相结合，围绕视频中的人物社交关系网络所开展的两个最新的工作。主要内容包括：问题背景关系图生成关系图应用未来展望--01问题背景**1.现有视频理解技术缺乏深入语义线索**现有的视频理解技术更多地着眼于描述画面里人物的行为、动作、身份，很少关注更深层的语义信息。例如上图中让子弹飞的例子，现有算法理解的是“两个人坐在一起，一个人表情愤怒，另一个人表情开心”

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大家好，我是老兵。本文是基于​​SparkGraphframes​​的​​社交关系图谱​​实战演练。我将结合自身开发和项目经验，分别讲述​​社交关系图谱​​原理、​​图计算​​原理、SparkGraphframes​​图计算编程​​、​​关联推荐​​实战等内容，帮助大家快速了解SparkGraphframes图计算的使用。有兴趣交流沟通的朋友，欢迎添加我个人微信:youlong525。1什么是社交关系图谱社交关系图谱的粗浅理解，即表达社交网络中的人与群体的关系。我是谁？我周围人是谁？我们有什么关系？1）业务通俗理解比如张三是个资深​​网络​​爱好者，也是个​​圈内​​达人。我们先来看看他的圈子

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