学习文章Learning robust uniform features for cross-media social data by using cross autoencoders

摘要     跨媒体分析采用实时多元不同形态社交数据来挖掘知识，或者是更好的理解事物本质。有两个层次的跨媒体社交数据。其一，是元素层级的，该层级是由文本、图片、声音或者其他组合体构成，源自同一数据源矿业有不同的模式。另一层次的跨媒体数据是由一系列的聚合体——一系列时间序列元素共享相同的语义（例如，一系列阶段、图片、博客或者新闻事件报道）。然而传统的特征提取分析方法关注处理单个形态数据源或者数据跨多

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