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多媒体信息检索算法考虑样本和样本之间的连接关系,同时也要考虑不同标签之间的语义关系.为了同时建模这两种关系,理论上应采用构建关系三元组的方式描述数据内潜在的互动结构,这种方式通过标签结构将两个样本联系在一起,而基于不同标签的三元组之间的关系刻画了标签之间的语义距离.通过学习不同标签对应的系数变量,可以得到不同标签下数据的关系.基于三元组的排序支持向量机能处理这样的数据结构并挖掘三元组之间的连接关系.多媒体信息检索的实验证明了此方法的有效性.