[发明专利]一种异构数据共享表示学习方法及系统在审
| 申请号： | 201611198836.2 | 申请日： | 2016-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN106599266A | 公开（公告）日： | 2017-04-26 |
| 发明（设计）人： | 刘文印;杨振国;李青 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 510062 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种异构数据共享表示学习方法及系统，方法包括选取数据中的预设数据样本为原子，构建数据样本词典；提取数据样本词典中的原子在各个模态的特征表示，构建各个模态的特征词典，每一模态的特征词典以各预设数据样本在对应模态提取的特征表示为原子；基于数据样本在各个模态提取的特征表示、各个模态的所述特征词典构建数据重构模型，学习获得数据样本的数据共享表示，以根据所述数据共享表示对该数据样本进行分类。本发明异构数据共享表示学习方法及系统，能够融合社交媒体中的多模态数据并实现有效的判别表示，克服了现有技术方案在对社交媒体数据进行处理时无法同时解决存在的异构性、数据量大和计算代价大的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 数据 共享 表示 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
一种异构数据共享表示学习方法，其特征在于，包括：选取数据中的预设数据样本为原子，构建数据样本词典；提取所述数据样本词典中的原子在各个模态的特征表示，构建各个模态的特征词典，每一模态的特征词典以各预设数据样本在对应模态提取的特征表示为原子；基于数据样本在各个模态提取的特征表示、各个模态的所述特征词典构建数据重构模型，学习获得数据样本的数据共享表示，以根据所述数据共享表示对该数据样本进行分类。
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