项目围绕“内容结构挖掘、用户行为理解、异质网络推理”三个问题，提出了保局深度学习新理论，形成了随机内容建模新机制，发展了网络路径自挖掘新方法，从三个层面系统地解决了社会媒体异质数据内蕴结构表达与理解难题，抢占了该研究领域的制高点。主要创新点包括：（1）提出社会媒体实体内容多层级内蕴结构挖掘方法；（2）提出社会媒体用户随机生成内容横纵向复杂结构理解方法；（3）提出面向社会媒体异构网络的推理方法。研究成果为异质社会媒体内蕴结构表达与理解提供了理论支撑，发表高水平论文100余篇（截止2024-06-25）；5篇代表性论文发表于模式识别和计算机视觉领域的国际权威期刊和 CCF A 类会议（IEEE TKDE、IEEE TNNLS、IEEE TCyb、AAAI、IJCAI），其中1篇入选陕西省自然科学优秀论文二等奖，1篇入选ESI热点论文。项目研究成果获得相关领域头部企事业单位的高度认可，并已落地应用。研究成果 “融合异质信息的可扩展图卷积框架”、“面向多模态检索的商品预训练技术”和“面向开放场景的多源鲁棒感知与决策技术”分别应用于阿里巴巴集团旗下数字营销平台（阿里妈妈）、阿里巴巴集团旗下的全球化跨境电商平台（跨境电商平台速卖通）和杭州飞步科技有限公司，取得了较好的经济和社会效益。