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針對如何挖掘不同模態(tài)中具有相同語義的特征數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在相關(guān)性的問題，提出了一種基于語義相關(guān)性與拓?fù)潢P(guān)系（ SCTR）的跨媒體檢索算法。一方面，利用具有相同語義的多媒體數(shù)據(jù)之間的潛在相關(guān)性去構(gòu)造多媒體語義相關(guān)超圖；另一方面，挖掘多媒體數(shù)據(jù)的拓?fù)潢P(guān)系來構(gòu)建多媒體近鄰關(guān)系超圖。通過結(jié)合多媒體數(shù)據(jù)語義相關(guān)性與拓?fù)潢P(guān)系去為每種媒體類型學(xué)習(xí)一個最優(yōu)的投影矩陣，然后將多媒體數(shù)據(jù)的特征向量投影到一個共同空間，從而實(shí)現(xiàn)跨媒體檢索。該算法在XMedia數(shù)據(jù)集上，對多項(xiàng)跨媒體檢索任務(wù)的平均查準(zhǔn)率為51. 73%，與聯(lián)合圖正則化的異構(gòu)度量學(xué)習(xí)（ JGRHML）、跨模態(tài)相關(guān)傳播（CMCP）、近鄰的異構(gòu)相似性度量（HSNN）、共同的表示學(xué)習(xí)（JRL）算法相比，分別提高了22.73、15. 23、11.7、9.11個百分點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果從多方面證明了該算法有效提高了跨媒體檢索的平均查準(zhǔn)率。
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