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隨著越來越多多模態數據的岀現，跨模態檢索引起了廣泛的關注。跨模態檢索面臨一大挑戰為模態鴻溝，為了解決數據的異構性問題，公共子空間學習的方法被提出。然而，大部分方法僅僅是單獨考慮了樣本之間的相關聯信息或不相關信息，而沒有同時考慮樣本間的相關信息和不相關信息。除此之外，大部分方法對于樣本之間相似度的比較，使用的是基于文檔對的排序比較，其沒有充分考慮樣本之間的類內依賴性和類間樣本的結構差異性。基于此，提出同時而不是單獨考慮樣本間的類內關系和類間關系的基于列表排序的跨模態檢索方法，其通過列表排序最大仳錨點與正樣本之間的相似性，同時最小化錨點和負樣本間的相似性。實驗結果驗證了該算法在跨模態檢索中的有效性。
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