9.3　UCMS算法实验结果与分析

9.3　UCMS算法实验结果与分析

为了验证本章提出的基于用户搜索意图理解的在线社交网络跨媒体搜索算法（UCMS）的性能，我们进行了三组实验。实验一利用新浪微博跨媒体突发话题数据来验证UCMS算法和对比算法的跨媒体搜索性能。实验二利用公共的跨媒体数据集NUS-WIDE验证UCMS算法和对比算法的性能。实验三利用公共的跨媒体数据集MIR-Flickr 25k验证UCMS算法和对比算法的性能。

算法9-1：基于用户搜索意图理解的在线社交网络跨媒体搜索算法

输入：查询集C、待搜索数据库S及返回结果数M

输出：返回的不同模态的搜索结果

（1）目标特征、文本特征及图像特征提取

（2）利用式（9-4）融合图像特征表示

（3）通过降低随机梯度更新特征映射参数θI

(4)

（5）通过降低随机梯度更新特征映射参数θT

(6)

（7）更新特征映射参数θdis

(8)

（9）通过提升随机梯度更新特征映射参数θD

(10)

（11）返回获取到的公共语义表示f I（I）和f T（T）

（12）计算与查询实例与待搜索实例中的跨媒体数据的相似度

（13）对得到的相似度结果进行排序

（14）返回排序靠前的结果