2.3.1　跨媒体社交网络内容关联分析算法研究动机

跨媒体社交网络内容关联分析是跨媒体社交网络内容搜索的必要工作，本节的贡献在于提出了跨媒体社交网络内容关联分析算法（SSCM），利用自注意力（Self-Attention）机制探索语义稀疏的社交网络文本内容信息和图像内容信息，挖掘了能够表达与目标安全话题语义相符合的文本词汇与图像像素区域，并在相同语义下构建它们的特征匹配。在此基础上，跨媒体社交网络内容关联分析算法（SSCM）的目的为实现社交网络安全话题语义分布下的跨媒体内容信息的特征关联，以用户所发布内容为核心的社交网络形成了以文本内容信息和图像内容信息为主体的关注、评论与转发机制。通过分别对文本媒体信息与图像媒体信息等内容信息进行深度语义学习与搜索语义特征关联处理，建立跨媒体内容数据信息关联融合机制，在数据获取层面为打破跨媒体数据信息在异构特性上的语义鸿沟奠定基础，从内容信息角度实现对社交网络中的内容进行语义融合处理并构建面向这些内容的语义搜索特征。