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基于矩阵分解的标签语义约束跨模态检索
文献摘要：
跨模态检索是指在不同类型的模态中搜索具有相似语义的数据.现有方法未充分利用样本对多标签信息,且未充分利用标签的语义信息.基于此,提出一种基于矩阵分解的标签语义约束跨模态哈希方法.首先,分别为各模态的样本学习语义表示;然后,根据多标签信息构造语义相似度矩阵来约束模态间语义相关性;最后,利用语义表征学习哈希码及哈希函数.实验结果表明,本方法优于大多数矩阵分解哈希跨模态检索领域的方法.
文献关键词：
哈希算法;语义约束;矩阵分解;跨模态检索
中图分类号：
作者姓名：
梁林清;冯士华
作者机构：
贵州师范大学数学科学学院,贵阳 550025
文献出处：
引用格式：
[1]梁林清;冯士华-.基于矩阵分解的标签语义约束跨模态检索)[J].现代计算机,2022(24):57-61
A类：
B类：
矩阵分解,标签语义,语义约束,跨模态检索,索具,多标签,标签信息,语义信息,跨模态哈希,哈希方法,习语,语义相似度,相似度矩阵,约束模态,语义相关性,语义表征,表征学习,哈希码,哈希函数,哈希算法
AB值：
0.35412
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