论文名称：CT-DA: A Knowledge Extraction Method for Cultural Industry Big Data，本文提出一种融合注意力机制和对抗迁移学习的文化产业知识抽取方法（CT-DA），旨在实现低资源、边界强模糊性的文化产业大数据的知识抽取。首先，设计一种针对文化产业大数据的标注策略，将知识抽取问题转化为知识学习问题；其次，设计多层神经网络模型完成知识学习工作
论文名称：Dynamic Classification Method of Time-Series Data Based on Multidimensional Shapelets，本文充分考虑了目前方法以单指标时间序列数据对对象分类不准确、分类结果不具有可解释性等问题，提出了基于多指标shapelets时间序列数据的动态分类方法。该方法首先对具有数据缺失的指标数据进行数据预处理，使处理后的数据能
论文名称：Neural Network: An Improved FCM for Multimodal Cultural Data Analysis，针对文化、科技信息的多层面、多维度特性，提出了对文化大数据的特征提取、多模态数据拟合的技术方案，以神经网络方法为基础，对数据进行多模态的拟合，然后进行聚类融合。第一、对提取到的多模态文化数据的特征信息从地理、时间、艺术及主题人物维度进行分类汇总，形成
