吉林大学学报(信息科学版) ›› 2026, Vol. 44 ›› Issue (2): 453-459.

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基于双层注意力的多源全媒体交互信息相似性搜索算法

越 缙, 周 飞   

  1. 安徽文达信息工程学院 计算机工程学院, 合肥 231201
  • 收稿日期:2024-05-01 出版日期:2026-04-14 发布日期:2026-04-15
  • 作者简介:越缙(1983— ), 男, 合肥人, 安徽文达信息工程学院副教授, 主要从事数据挖掘、大数据技术研究, ( Tel)86-15856946013(E-mail)zhangping96311@126.com。
  • 基金资助:
    安徽省教育厅哲学社会科学类重点基金资助项目(2022AH052847 ); 安徽省大学生创新创业训练计划基金资助项目(S202312810075)

Similarity Search Algorithm for Multi-Source All Media Interaction Information Based on Dual Layer Attention

YUE Jin, ZHOU Fei   

  1. College of Computer Engineering, Anhui Wenda University of Information Engineering, Anhui 231201, China
  • Received:2024-05-01 Online:2026-04-14 Published:2026-04-15

摘要:

针对多源全媒体信息来自不同的平台、渠道和格式, 包括文字、 图片、 视频、 音频等, 数据具有高维度和复杂性, 使其信息表征变得困难的问题, 提出基于双层注意力的多源全媒体交互信息相似性搜索算法。 应用双层注意力模型对全媒体信息进行特征提取, 能有效捕捉不同层级信息的关键特征; 利用模糊 C 均值算法对全媒体信息库进行聚类, 将相似的媒体信息归类; 使用相似性搜索算法, 通过计算样本信息与全媒体信息库中其他信息的相似度, 实现快速准确地搜索出最相似的信息内容, 为用户提供更好的搜索体验。 实验证明, 所提方法可以完成对全媒体信息的相似性搜索, 得到准确结果。

关键词:

Abstract:

Multi source all media information comes from different platforms, channels, and formats, including text, images, videos, audio, and other forms. The data has high dimensions and complexity, making information representation difficult. Therefore, a multi-source all media interaction information similarity search algorithm based on double-layer attention is proposed. A dual layer attention model is applied to extract features from all media information, effectively capturing key features of information at different levels. The fuzzy C-means algorithm is used to cluster the entire media information database and classify similar media information together.Using similarity search algorithms, by calculating the similarity between sample information and other information in the entire media information database. The most similar information content can be quickly and accurately searched, providing users with a better search experience. Experimental results have shown that the proposed method can achieve similarity search for all media information with accurate search results.

Key words:

中图分类号: 

  • TP391