典型文献
基于多视角对称非负矩阵分解的跨模态信息检索方法
文献摘要：
针对跨模态信息检索的策略和核心问题,从提升检索性能的角度,分析了多视角对称非负矩阵分解方法用于跨模态检索的优势,提出了一种新的基于对称非负矩阵分解的跨模态检索框架.首先在Wikipedia、Pascal公开数据集上习得一致的子空间表示;然后基于该子空间,设计了一种实时样本在子空间中的投影方法.与典型相关分析、语义匹配和偏最小二乘回归相比,在MAP和PR曲线这2个指标上,本文所提出的方法具有最优的性能表现,表明了该方法应用于跨模态信息检索任务中的潜力.
文献关键词：
多视角聚类;对称非负矩阵分解;跨模态检索;子空间学习
中图分类号：
作者姓名：
柳利芳;马园园
作者机构：
安阳师范学院继续教育学院,河南 安阳455000;安阳师范学院甲骨文信息处理教育部重点实验室,河南 安阳455000
文献出处：
引用格式：
[1]柳利芳;马园园-.基于多视角对称非负矩阵分解的跨模态信息检索方法)[J].山东大学学报（理学版）,2022(07):65-72,84
A类：
B类：
对称非负矩阵分解,模态信息,信息检索,检索方法,分解方法,跨模态检索,Wikipedia,Pascal,公开数据集,习得,时样,投影方法,典型相关分析,语义匹配,偏最小二乘回归,MAP,PR,多视角聚类,子空间学习
AB值：
0.275927
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