學習文章Learning robust uniform features for cross-media social data by using cross autoencoders

摘要     跨媒體分析採用實時多元不同形態社交數據來挖掘知識，或者是更好的理解事物本質。有兩個層次的跨媒體社交數據。其一，是元素層級的，該層級是由文本、圖片、聲音或者其他組合體構成，源自同一數據源礦業有不同的模式。另一層次的跨媒體數據是由一系列的聚合體——一系列時間序列元素共享相同的語義（例如，一系列階段、圖片、博客或者新聞事件報道）。然而傳統的特徵提取分析方法關注處理單個形態數據源或者數據跨多

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