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利用图神经网络分析女性身体广告形象演变中的空间-时间依赖性1

利用图神经网络分析女性身体广告形象演变中的空间-时间

依赖性

1.研究背景与意义

1.1女性身体广告形象演变的社会文化背景

女性身体在广告中的呈现方式随着社会文化的变迁而不断演变。从20世纪初的被

动、装饰性形象，到现代的多元化、自主性形象，这一演变过程反映了社会观念的进步

和女性地位的提升。早期广告中，女性身体常被用作吸引眼球的工具，强调外貌和身材，

这种单一的呈现方式受到当时社会对女性角色的刻板认知影响。然而，随着女权运动的

兴起和社会对性别平等的重视，广告中的女性形象开始发生变化。现代广告中，女性身

体不再仅仅是商品的附属品，而是成为传递独立、自信、多元价值观的载体。例如，在

运动品牌广告中，女性身体被展示为强壮和充满活力的，这体现了社会对女性力量的认

可。此外，随着社交媒体的发展，消费者对广告中的女性形象有了更高的期待，他们希

望看到真实、多样化的女性形象，这促使广告行业不断调整其呈现策略。这种演变不仅

是广告行业的变化，更是社会文化观念进步的体现，它反映了社会对女性角色认知的转

变和对性别平等的追求。

1.2图神经网络在广告形象分析中的应用价值

图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）是一种强大的深度学习模型，能够处

理复杂的图结构数据。在广告形象分析中，图神经网络可以有效捕捉女性身体广告形象

演变中的空间-时间依赖性。广告形象可以被视为一个复杂的图结构，其中节点代表不

同的广告元素（如女性身体的姿势、服饰、背景等），边代表这些元素之间的关系。通过

图神经网络，可以分析这些元素之间的相互作用及其随时间的变化。例如，在时间维度

上，图神经网络可以追踪同一品牌广告中女性身体形象的演变趋势，分析其在不同历史

阶段的变化规律。在空间维度上，可以分析不同地区、不同文化背景下女性身体广告形

象的差异，以及这些差异如何影响广告的传播效果。图神经网络的另一个优势在于其能

够处理大规模数据集，这使得研究人员可以对大量的广告样本进行分析，从而获得更具

代表性和准确性的结论。此外，图神经网络还可以结合其他数据源（如消费者反馈、社

交媒体数据等），进一步丰富对广告形象演变的理解。例如，通过分析社交媒体上对广告

的评论和反馈，图神经网络可以评估广告中女性形象对消费者态度的影响，从而为广告

策略的调整提供依据。总之，图神经网络在广告形象分析中的应用，不仅能够揭示女性

身体广告形象演变的内在规律，还能够为广告行业的创新和发展提供有力的技术支持。

2.图神经网络基础2

2.图神经网络基础

2.1图神经网络基本原理

图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）是一种专门用于处理图结构数据的

深度学习模型。其核心思想是通过聚合节点的邻域信息来更新节点的特征表示，从而能

够捕捉节点之间的复杂关系。在图神经网络中，每个节点都有自己的特征向量，通过聚

合其邻居节点的特征，节点可以学习到更丰富的上下文信息。例如，在女性身体广告形

象分析中，每个广告元素（如女性的姿势、服饰、背景等）可以被视为一个节点，节点

之间的边表示这些元素之间的关系。图神经网络通过聚合相邻元素的特征，能够更好地

理解女性身体形象在广告中的呈现方式及其与其他元素的相互作用。

图神经网络的基本操作包括消息传递和更新。在消息传递阶段，每个节点会收集其

邻居节点的信息；在更新阶段，节点会根据收集到的信息更新自己的特征表示。这一过

程可以重复多次，使得节点能够学习到更深层次的结构信息。例如，在分析女性身体广

告形象时，图神经网络可以通过多次迭代学习到女性身体姿势与背景之间的复杂关系，

以及这些关系如何影响广告的整体效果。

图神经网络的一个重要优势是其能够处理不规则的图结构数据。与传统的深度学

习模型（如卷积神经网络和循环神经网络）不同，图神经网络可以处理任意形状的图结

构，这使得它在广告形象分析中具有广泛的应用前景。例如，在分析不同品牌、不同文

化背景下的女性身体广告形象时，图神经网络可以灵活地处理各种复杂的图结构，从而

更好地捕捉广