余代数驱动的跨域学习模型：多媒体关联发现与优化

该论文《基于余代数的跨域学习模型与应用》由程戈、朱泽玲和刘奎三位作者合作撰写，发表在中国科技论文在线上。他们的研究背景是针对当前多媒体领域存在的问题，即虽然已经取得多种表示方式的进展，但缺乏对数据间相似性和关联性的结构化证明。论文的主要贡献集中在以下几个方面： 1. 余代数同态与跨域学习：作者证明了余代数的结构与余归纳法相契合，这是一种开放性和交互性强的学习方法。余归纳法允许动态调整搜索策略，通过设置阈值来筛选搜索结果，这在多媒体检索中非常实用，因为它能够处理多样化的查询，并在相似度较高的领域实现有效的迁移学习。 2. 结构关联图的构建：论文提出构建多媒体数据间的结构关联图，将文本、图像、音频和视频等不同模态的数据连接起来。这种关联图有助于在搜索过程中实现一对一或多对一的数据迁移，特别是在以图搜图、图搜文本或媒体文件的高级搜索中，增强了多媒体搜索的灵活性和精确度。 3. 迁移学习的应用：跨域学习在多媒体搜索中的应用被深入探讨，特别是在相似度高的领域，迁移学习能够显著提升检索性能，使模型能够在不同的媒体类型之间共享信息，提高搜索效率和准确性。 4. 研究方法与关键词：论文采用余代数的同态结构作为核心理论工具，结合迁移学习和跨媒体搜索的概念，关键词包括“跨域学习”、“余代数”、“同态结构”、“迁移学习”以及“跨媒体搜索”，这些关键词反映了论文的核心研究内容和目标。 该研究旨在提供一种更为稳定且适应数据结构的跨域学习模型，通过余代数的数学工具，解决多媒体数据中相似性和关联性的量化问题，从而推动多媒体搜索技术的进一步发展。