2025年4月，海南省教育厅公布了2025年度高等学校科学研究项目立项名单，由高华玲老师牵头，吴涛、王亮、陆娇娇、周显春、张光等教师共同参与的科研项目《多模态演出剧目知识图谱的构建及应用研究》成功获批立项。该项目聚焦于人工智能与文化产业的交叉领域，旨在通过多模态知识图谱技术，推动文艺演出信息的智能化管理与推荐，为海南省文旅融合发展提供科技支撑。
随着数字经济的快速发展，文艺演出行业积累了海量的非结构化数据，包括剧目介绍、演员信息、观众评论、演出图片及音视频等。然而，这些数据分散且缺乏有效整合，难以实现精准检索和智能推荐。传统的推荐系统多依赖单一模态数据，难以充分挖掘多模态数据间的关联，导致推荐效果受限。
本项目以多模态知识图谱构建为核心，结合自然语言处理、计算机视觉和推荐算法等技术，探索演出剧目信息的结构化表示与智能应用。研究成果将助力演出资源的数字化管理，提升观众体验，并为海南省“智慧文旅”建设提供关键技术参考。
该项目围绕三大核心任务展开：
1.多模态演出剧目知识图谱构建理论与方法研究
团队将从剧本文本、评论、海报、演出视频等非结构化数据中抽取实体及关系，构建覆盖文本、图像、音视频的多模态知识库。
2.多模态知识图谱的特征表示融合方法研究
针对现有模型对多模态特征简单拼接导致的语义割裂问题，项目拟引入多模态预训练模型，探索文本、图像、音频特征的深度融合，提升跨模态语义一致性。
3.基于知识图谱的智能推荐系统开发
在优化多模态推荐算法的基础上，团队将设计一套面向观众和演出机构的推荐系统。该系统将根据用户历史偏好，结合剧目内容、演员阵容、口碑等多维度数据，生成个性化推荐列表。
项目组汇聚了来自计算机科学、数据挖掘、艺术管理等领域的骨干教师。成员吴涛副老师在计算机头部企业工作多年，有丰富的项目开发经验，王亮老师是财经学院骨干教师，对演出剧目相关的国家级科研项目做过深入研究，其他老师也是计算机专业的科研骨干。目前，团队已启动初期数据采集与标注工作，预计2026年完成知识图谱构建，并逐步推进推荐系统的试点应用。
