短视频是一种视频长度以秒计数，依托于移动智能终端实现快速拍摄，在社交媒体平台上实时分享和无缝对接的一种新型视频形式。当前，随着网络技术和智能设备的快速发展，短视频成爆炸式增长，而如何采用自动化、智能化的方法对短视频进行高效分析理解已经成为学术界和工业界所面临的紧迫问题。    因此，iLearn实验室在聂礼强教授的带领下对短视频分析理解任务中所面临的问题与挑战进行了深入分析与提炼。在此基础上，针对性的展开了一系列相关研究：以短视频数据集构建为基础，对已有的深度迁移学习，字典学习，协同学习等技术进行改进、扩展，解决短视频数据多模态且异构、信息不足、质量较低等问题，并应用于具体的短视频分析理解任务之上；同时，挖掘短视频与用户、社交信息之间存在的复杂关系，结合图神经网络模型，针对具体问题提出了有效的解决方案。