Under de senaste åren har både hashing-baserad likhetssökning och multimodal likhetssökning väckt stort forskningsintresse för datautvinning och andra samhällen. Hashing-baserad likhetssökning syftar till att ta itu med skalbarhetsproblemet, men multimodal likhetssökning handlar om tillämpningar där data med flera metoder finns tillgängliga. I detta dokument är vårt mål att ta itu med båda frågorna samtidigt. Vi föreslår en probabilistisk modell, så kallad multimodal latent binär inbäddning (MLBE), för att lära sig hashfunktioner från multimodala data automatiskt. MLBE betraktar de binära latenta faktorerna som hashkoder i ett gemensamt hamming utrymme. Med tanke på data från flera modaliteter, vi utformar en effektiv algoritm för lärande av binära latenta faktorer som motsvarar hash funktion lärande. Experimentell validering av MLBE har utförts med hjälp av både syntetiska data och två realistiska datamängder. Experimentella resultat visar att MLBE på ett gynnsamt sätt jämför med två toppmoderna modeller.
Samma författare av CRH föreslår också Multimodal Latent Binary Embedding (MLBE) REF, som tar en probabilistisk generativ strategi och uppnår konkurrenskraftiga resultat.
A probabilistic model for multimodal hash function learning
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}