10月19日，在荷兰阿姆斯特丹举办的ACM多媒体国际会议（ACM Multimedia 2016）上，模式识别国家重点实验室多媒体计算团队博士生钱胜胜、张天柱副研究员和徐常胜研究员共同署名的文章“Multi-modal Multi-view Topic-opinion Mining for Social Event Analysis”荣获大会唯一的最佳论文奖。鲍秉坤副研究员和徐常胜研究员共同署名的文章“Cross-Platform Emerging Topic Detection and Elaboration from Multimedia Streams”获得ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications 2016年度唯一的最佳论文奖。

ACM Multimedia创办于1993年，是多媒体领域最具影响力和最重要的国际会议。ACM Multimedia 2016是第24届会议，共收到投稿650篇，录用长文52篇，经由多媒体领域资深学者和专家组成的评奖委员会评定和推荐，在四篇最佳论文提名文章中，一篇被确定为最佳论文。

获奖论文针对社会事件数据中呈现的多视角多模态等属性，提出一种多模态多视角的主题观点挖掘方法。该方法利用不同新闻媒体对同一个社会热点事件观点的差异性，学习不同视角的主题及对应的观点。通过本方法，既能够细致地分析和研究不同媒体对社会热点事件的主题和观点，又能够对社会热点事件进行全方位展示，便于探究热点事件的全局态势与舆情走势。

ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications由国际计算机协会（ACM）承办并出版，是多媒体领域的顶级期刊。2016年度最佳论文评选是对2015年度发表的52篇论文经过由国际多媒体领域的资深专家组成的评奖委员会两轮评审确定的，获奖论文的作者会受邀请出席ACM国际多媒体会议，并在颁奖大会上领奖。

获奖论文从多个社交平台上检测社会热点事件，并将其全面的展现出来，不仅切合政府和民众的需求，也是国际学术的研究热点。获奖论文敏锐地利用不同社交平台的在传播速度和传播内容上的特点，提出了一个有效的跨平台跨模态的社会热点事件检测和展现方法。选题的新颖性、解决思路的创新性、以及技术的有效性，均受到评审专家的一致认可。