对于大模型而言，数据集作为机器学习和统计建模的基础，是算法学习所需的“食材”。而对于智能与计算传播学专业的师生而言，高质量的数据集是前沿课题研究中不可或缺的基础资源。

　　由中国新闻史学会智能与计算传播专委会指导，中央民族大学新闻与传播学院、微热点研究院联合举办的第七届传播数据挖掘竞赛，目前已正式启动。竞赛通过提供高质量训练集，让参赛者可以接触到真实、复杂的网络传播数据环境，从而提升数据处理、分析和挖掘技能，推动智能与计算传播学的创新研究。

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　　除高质量训练集外，本届大赛的选题设置主要围绕多模态数据情感计算与分析、跨平台信息传播与协同效应、用户行为模式分析与预测、基于知识图谱的传播数据分析等智能与计算传播领域热点、前沿问题展开，进一步提升了选题的针对性与应用性，推动参赛团队的研究思路、路径及成果由理论学习向实际应用的转变。

　　大赛报名截止时间为4月25日，可以打开蜜度官网，点击页面下方的“传播数据挖掘竞赛”，填写相关信息并提交。本届大赛设置丰厚奖金,每个选题赛道进入决赛的队伍,都将获得大赛颁发的奖杯和荣誉证书。感兴趣的朋友快来组队一显身手吧！

　　2.以团队为单位参赛，团队成员至少有1人来自社会科学领域，每个团队成员人数不超过5人，可跨学科自由组合。

　　本届竞赛共设四个选题方向，参赛队可任选其一，根据主办方提供的基础训练集完成选题研究，形成最终的分析报告。

　　方向：从文本、图片、音视频等多模态数据中提取并量化情感特征，分析不同模态间情感表达的一致性和差异性，面向应用场景提升多模态情感分析的精准性和可解释性。

　　要求：构建多模态数据的情感分析模型；多模态数据的情感特征提取方法和融合策略；通过大语言模型提高情感分析的精准性和可解释性。

　　训练集：2024年300起热点事件数据；重大议题与线.跨平台信息传播与协同效应

　　方向：研究不同社交平台或媒介间的信息流动规律及其协同效应，量化分析跨平台信息传播对舆论形成、演变的作用和影响。

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　　方向：研究社交媒体用户的在线行为模式，分析不同用户群体的影响力及其在舆论形成、演化中的作用。

　　要求：构建用户行为模式识别模型；量化分析不同用户群体间的相互作用和影响；不同用户行为模式对舆论形成、演变的影响；预测用户行为和信息传播、舆论演变趋势。训练集：2024年300起热点事件数据；2024年微博热搜线.基于知识图谱的传播数据分析

　　日截止审核完成后，服务号“微热点研究院”将公示过审团队。3.初赛作品提交：2025年8月

　　日截止参赛团队将作品发送至指定邮箱，邮箱地址将在过审团队公示期间公布。4.决赛：预计2025年9月开展