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摘要 - Multi-Modal检索已获得广泛的介绍，因为它可以称赞为计算社会系统（CSS）的开发提供大量相关的数据支持。但是，现有作品仍然面临以下挑战：（1）扩展到CSS时依靠乏味的手动标记过程，这不仅引入了主观错误，而且会消耗大量的时间和人工成本； （2）仅使用强烈的数据进行培训，因此缺乏对邻接信息的关注，这使得难以有效拟合的稳健性和语义异质性差距很差； （3）将特征映射到实价形式中，这导致了高储存和低检索效率的特征。为了依次解决这些问题，我们设计了一个基于Web知识驱动的多模式检索框架，称为无监督和健壮的图形卷积哈希（URGCH）。特定的实现如下：首先，提出了一种“二级语义自我融合”方法，该方法主要通过预训练的神经网络提取语义丰富的特征，通过语义融合构建联合语义矩阵，并消除
请引用已发表的版本Duan，Youxiang ... -E -space
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