基于社会化媒体的网络信息无障碍关键技术研究

目前信息无障碍领域的研究主要致力于帮助视障人士访问传统网络媒体，至今还没有一套较为完整的技术方案可以帮助视障人士顺利地访问新兴的社会化媒体。在本申报研究项目中，我们将在国内外率先开展方便视障人士获取社会化媒体信息的访问机制研究。通过结合社会化媒体的特性，以及视障人士的认知特点，研究先进的智能信息处理技术，对社会化媒体网络信息进行不同层次的重构，降低其信息访问复杂度。我们将致力于研究交互式用户界面技术；结合文本语义和页面结构布局的网页切割和重组技术；面向社会化媒体的自适应自动文摘技术；基于情景的社会化媒体信息推荐技术；基于概念语义网的社会化媒体信息推荐及解释技术。该项目的成功实施，必将对面向视障人士的网络信息智能化处理研究产生积极影响，使我国在基于社会化媒体的网络无障碍领域的研究处于国际先进水平。其研究成果还可以广泛运用于社会化媒体的热点问题跟踪、舆情分析以及精准营销等诸多领域。

随着信息技术的发展，互联网已经成为人们获取信息的主要途径之一。 目前我国1233万视障人士也逐渐开始使用互联网浏览新闻、收发电子邮件、接受网络教育、享受各种互联网服务。为了帮助视障人士更好地使用互联网，尤其是访问以动态信息为主的社会化媒体信息，我们展开了一系列面向社会化媒体信息访问的无障碍关键技术研究。具体而言：对于页面繁琐而无法进行 HTML 解析的网页，我们提出一个基于图像识别的网页切分算法；为了便于视障人士便捷地获取散落在网络空间各处的相关信息，结合社会化媒体信息发布大众化和人际关系网两大特性，我们研发了一种基于图论的信息推荐技术和一种基于本体的社会化媒体协作推荐技术；为了减轻视障人士的认知负担，帮助视障人士迅速地定位到其所关心的信息内容，我们提出了一种基于面向知识领域的社会化媒体检索技术；同时，为了帮助视障人士在特殊知识领域的需求，我们提出了一个无监督的张量自回归算法，来捕捉复杂证券市场动向与特殊新闻事件的关联，为视障人士提供一个智能化的财经信息分析服务。相关研究成果发表在一系列国内外重要学术期刊和会议上，包括ACM TOIS， AAAI , 软件学报等。基于前期理论成果，我们研发了面向视障人士的新闻阅读软件 – “听闻天下”，现已免费发布在美国苹果公司的移动软件商城（App Store）上，为数万名中文视障人士提供了一个通过语音交互的移动新闻阅读工具，日均活跃用户数到达1000余名。