[发明专利]一种多源异构大数据的一致性表示方法

摘要

本发明公开了一种多源异构大数据的一致性表示方法。本方法针对多源异构数据的特征异构性问题，利用多源异构数据间的语义互补性，基于子空间学习方法，将多源异构数据投影到一个中层冗余特征同构空间。并在这个同构空间中，将来自不同来源的相关描述耦合到一起。为了挖掘出中层空间中同构描述之间的语义一致性，利用先验知识，将特征同构描述投影到高层语义共享子空间上，进而消除冗余和噪声信息。由此，可以获得多源异构数据的语义一致模式。本发明有助于在多媒体分析、信息检索和医疗诊断等领域，获得准确且鲁棒的多源数据评估分析结果。

主权项

一种多源异构大数据的一致性表示方法，其特征在于，包括以下步骤：1)利用多源异构数据之间的互补性学习多个线性变换，以消除不同来源间的特征异构性，从而将多源异构数据投影到一个中层冗余特征同构空间，在这个中层冗余特征同构空间中，来自不同来源的相关描述被耦合到一起，以此捕捉到不同来源间的互补信息；2)在所述中层冗余特征同构空间中，利用先验知识将特征同构描述投影到高层语义共享子空间上，在高层语义共享子空间中来自同一来源相同类别的样本靠拢在一起，而不同类别的实例则保持一定距离，从而消除冗余和噪声信息，获得多源异构数据的语义一致模式。