通过模板匹配和多维相似性对互联网迷因进行聚类

本研究针对当前互联网迷因聚类方法在理解多模态、文化背景及适应性方面的不足进行了探讨。提出了一种新颖的基于模板匹配的多维相似性特征聚类方法，使得不再依赖预定义数据库，支持适应性匹配。研究结果显示，该方法在聚类一致性和连贯性方面优于现有方法，能够更好地反映人类直觉。