多模态数据挖掘的应用
多模态大模型的十大应用案例
多模态大模型的十大应用案例
嘿，朋友们！今天咱就来聊聊多模态大模型的十大应用案例，保证让你大开眼界！
先来说说自动驾驶，你想想啊，就像有个超级智能的司机在掌控车子，它能同时处理图像、声音等各种信息，多厉害呀！特斯拉不就是在搞这个嘛！
再看看医疗领域，哇塞，多模态大模型可以帮助医生更准确地诊断疾病呢！就好比给医生配了一个超级厉害的助手，能分析各种检查结果，这不是能拯救好多人的生命嘛！
还有智能客服呀，那不就跟和一个懂超多知识的朋友聊天似的嘛，不管啥问题都能给你快速又准确的回答，多方便！好多大公司不都在用嘛。
教育方面呢，就像是给学生们请了个全能的家教，能教各种科目，还能随时根据学生的特点调整教学方式。
在娱乐行业，哇哦，它可以创造出超级逼真的虚拟场景和角色，让你仿佛身临其境，那感觉，爽不爽？
设计领域也少不了它呀，就像有个创意无限的大师在旁边给你出点子，让设计变得更酷炫。
制造业里面，它能帮忙检测产品质量，这不就像有个火眼金睛的检验员嘛。
营销领域呢，多模态大模型可以精准分析消费者喜好，那不就是知道你心里在想啥，给你推送你喜欢的东西嘛，厉害吧！
金融领域也有它的身影哦，能帮着分析各种数据，做出更明智的投资决策呀。
最后就是智慧家居啦，就跟家里有个智能管家一样，能帮你控制各种设备，多舒适的生活呀！
总之，多模态大模型的应用真是无处不在，它真的是在改变我们的生活呀！你们说是不是超级厉害呢！这十大应用案例只是其中的一部分，未来它肯定还会给我们带来更多的惊喜和改变，让我们一起期待吧！。
多模态数据特征抽取的方法综述
多模态数据特征抽取的方法综述随着信息技术的不断发展，我们生活中产生的数据呈现出多样化的特点。
多模态数据是指包含了多种不同类型的数据，例如图像、文本、语音等。
这些数据具有丰富的信息，可以提供更全面、准确的分析和决策支持。
因此，如何有效地从多模态数据中提取有用的特征成为了一个重要的研究方向。
在多模态数据特征抽取的研究中，主要有以下几种方法。
1. 基于传统机器学习的方法传统的机器学习方法在多模态数据特征抽取中得到了广泛应用。
这些方法通常将不同类型的数据转化为统一的特征表示，然后使用传统的机器学习算法进行分类或回归。
例如，可以使用主成分分析（PCA）将图像和文本数据转化为低维的特征向量，然后使用支持向量机（SVM）进行分类。
这种方法的优点是简单易懂，且具有较好的可解释性。
然而，由于传统机器学习方法对数据的线性关系假设较强，对于复杂的多模态数据可能表现不佳。
2. 基于深度学习的方法深度学习在多模态数据特征抽取中取得了显著的成果。
深度学习模型可以自动地从原始数据中学习到高层次的特征表示，无需手动设计特征提取器。
例如，卷积神经网络（CNN）可以直接从图像数据中学习到图像的特征表示，而循环神经网络（RNN）可以处理序列数据，如语音和文本。
此外，还有一些特殊的深度学习模型，如自编码器（Autoencoder）和生成对抗网络（GAN），可以用于多模态数据的特征抽取。
深度学习方法的优点是可以处理复杂的非线性关系，具有较好的泛化能力。
然而，深度学习模型的训练需要大量的数据和计算资源，且模型的可解释性较差。
3. 基于迁移学习的方法迁移学习是一种将已学习到的知识应用于新任务的方法。
在多模态数据特征抽取中，迁移学习可以通过将在一个任务上学到的特征应用于另一个任务上，从而提高特征抽取的效果。
例如，可以使用在大规模图像数据集上训练好的卷积神经网络模型，将其作为特征提取器，然后在文本分类任务中使用这些特征。
迁移学习方法的优点是可以利用已有的数据和模型，提高特征抽取的效率和准确性。
数据挖掘中的多模态数据分析与集成算法优化
数据挖掘中的多模态数据分析与集成算法优化在数据挖掘领域，多模态数据分析与集成算法优化是一项重要的任务。
在现实世界中，我们面对的数据往往包含多种类型的信息，比如文本、图像、声音等。
利用这些多模态数据进行分析可以帮助我们更全面地理解数据背后的信息和模式。
此外，在数据挖掘过程中，集成算法的优化也是至关重要的，能够提高模型的性能和鲁棒性。
首先，多模态数据分析是指将不同类型的数据进行整合和分析，从而获取更全面的信息。
例如，在文本分类任务中，我们可以同时使用文本和图像数据进行分析，以获取更准确的分类结果。
在这种情况下，我们需要将文本和图像作为多模态数据进行处理，并利用它们之间的关联性来提高分类模型的准确性。
多模态数据分析涉及到多种技术和方法，包括特征提取、特征融合和多模态模型建立等。
特征提取是多模态数据分析的基础，它可以将不同类型的数据转化为具有代表性的特征。
在文本分类中，我们可以使用自然语言处理技术从文本数据中提取词袋模型、TF-IDF特征等。
而在图像处理中，我们可以使用卷积神经网络（CNN）从图像数据中提取图像特征。
特征融合是指将从不同类型数据中提取的特征进行整合，生成一个综合的特征表示。
常用的特征融合方法包括矩阵拼接、加权求和等。
最后，通过建立多模态模型，可以将多模态数据输入到模型中进行训练，从而得到最终的分类或回归结果。
其次，集成算法优化是指通过组合多个单个模型，以获得更好的性能和鲁棒性。
在数据挖掘任务中，单个模型往往难以处理各种情况下的数据。
而集成算法通过将多个模型的预测结果进行整合，可以获得更准确的分类或回归结果。
常用的集成算法有Bagging、Boosting等。
例如，随机森林（Random Forest）是一种基于Bagging的集成算法，它通过构建多个决策树，并从中选择最优的结果进行预测。
Boosting算法则是多个弱分类器的加权组合，通过训练每个分类器时重新分配样本的权重来提高整体的准确性。
多模态学习方法在数据挖掘中的应用研究
多模态学习方法在数据挖掘中的应用研究数据挖掘是一项热门的领域，旨在从大量数据中获取有价值的信息。
近年来，多模态学习方法正逐渐成为数据挖掘领域的研究热点之一。
本文将探讨多模态学习方法在数据挖掘中的应用研究。
一、多模态学习方法简介多模态学习是指通过多个模态（视觉、语言、行为、音频等）的相关信息和不同模态之间的交互关系，进行有效的信息融合和知识挖掘。
在过去几十年中，多模态学习方法已被广泛应用于语音识别、计算机视觉、自然语言处理等领域，并逐渐成为人工智能领域的重要研究方向之一。
二、多模态学习方法在数据挖掘中的应用多模态学习方法可以在各种数据挖掘任务中进行应用，包括分类、聚类、回归、异常检测等。
本文将重点介绍几种多模态学习方法在数据挖掘中的应用。
1. 基于多模态数据的分类在数据挖掘中，分类是一项重要的任务，其中多模态数据分类更是一种常见的需求。
传统的单一模态数据分类方式无法充分考虑各种相关特征，而多模态数据分类则可以将不同模态的数据集合起来，进行多个特征的综合分析，从而提高分类的精确性。
例如，在肿瘤诊断领域，多模态学习方法可以结合基因序列、图像、临床数据等多种信息，帮助医生更准确地诊断病情。
2. 基于多模态数据的聚类多模态数据聚类是指将具有不同模态的数据集合在一起进行聚类分析，得到不同的聚类结果。
例如，基于图像和文本数据的产品推荐聚类，可以将用户提供的图像和文本信息融合在一起，推荐符合用户需求的相关产品。
3. 基于多模态数据的回归多模态学习方法在回归分析中的应用，可以实现对模型多个特征的综合分析，从而提高回归的精确性。
例如，在交通预测领域，可以将交通流量、气象等多种数据进行融合，预测未来交通状况。
4. 基于多模态数据的异常检测异常检测是指在数据挖掘中，检测和标识出与正常数据样本不同的异常数据。
多模态学习方法在异常检测中的应用，可以同样地针对多个特征进行分析，从而获得更为精确的异常检测结果。
例如，在视频监控领域，可以结合声音、图像、行为等多种数据，更准确地检测出不正确的行为。
多模态大数据处理技术的研究与应用
多模态大数据处理技术的研究与应用多模态大数据处理技术是指处理多种模态数据的大规模数据处理技术。
多模态数据是指不同类型的数据，例如文本、图像、音频和视频等。
在现实生活和信息社会中，大量的多模态数据被不断地产生、存储和传输，如社交媒体数据、视频监控数据、医疗图像数据等。
为了有效地利用这些数据，需要开发出能够处理多模态数据的大数据处理技术。
多模态大数据处理技术的研究与应用具有广泛的应用前景和重要的意义。
首先，多模态大数据处理技术能够帮助我们从多个维度对数据进行分析和挖掘，提取其中的有用信息。
例如，通过将图像数据和文本数据结合起来分析，可以实现更准确的图像识别和文本理解，并且可以提供更全面的信息。
其次，多模态大数据处理技术可以应用于各个领域，如智能交通、智慧城市、医疗健康等。
例如，在智慧交通中，通过结合图像数据和传感器数据，可以实现交通流量的智能监测和交通管理的优化。
再次，多模态大数据处理技术还可以应用于安全领域，例如通过分析多模态数据来检测异常行为和犯罪行为。
因此，研究和应用多模态大数据处理技术对于推动数据智能化和提高社会效益具有重要意义。
多模态大数据处理技术的研究主要包括数据融合、特征提取和模型设计等方面。
首先，数据融合是指将不同模态的数据进行合并和整合，以便更全面地描述数据的特征和属性。
数据融合可以通过传统的融合方法，如特征级融合和决策级融合，也可以通过深度学习等技术进行融合。
其次，特征提取是指从融合后的多模态数据中提取有用的特征表示。
特征提取可以通过传统的特征提取方法，如主成分分析和矩阵分解，也可以通过深度学习等技术进行提取。
最后，模型设计是指设计适用于多模态数据的数据挖掘和机器学习模型。
模型设计可以根据融合后的多模态数据的特点选取合适的模型，并进行参数调整和优化。
多模态大数据处理技术的应用包括图像和文本情感分析、多模态推荐系统和智能交通等。
例如，利用多模态大数据处理技术可以实现从社交媒体数据中提取用户对图像和文本的情感分析。
城市智能交通系统中的多模态数据分析与应用
城市智能交通系统中的多模态数据分析与应用随着城市化进程的不断推进，城市交通问题也日益突出。
为了更好地解决交通拥堵、事故多发等问题，城市智能交通系统逐渐成为一个重要的解决方案。
而在城市智能交通系统中，多模态数据分析与应用发挥着至关重要的作用。
本文将就这一话题进行探讨。
一、多模态数据分析的概念和意义多模态数据分析是指对交通系统中不同来源或不同类型的数据进行综合分析和处理的过程。
它涉及了多种数据源，例如传感器采集的交通流量数据、摄像头拍摄的图片或视频数据、移动设备传来的GPS定位数据等。
通过对这些数据进行整合分析，可以更全面、准确地了解城市交通状况，为交通管理及决策提供科学依据。
多模态数据分析的意义主要体现在以下几个方面：1. 实时监测和预警：通过对多模态数据的分析，可以实时监测交通流量、车速等指标，并预警交通拥堵、事故等情况的发生。
这有助于交通管理者及时采取措施，缓解交通压力，提高交通安全。
2. 优化交通信号控制：通过对多模态数据的分析，可以了解路段的交通流量、车辆类型等情况，从而优化交通信号灯的控制策略，提高交通效率，减少拥堵。
3. 智能路径规划：多模态数据分析可以帮助智能交通系统实现智能路径规划。
通过分析出行者的出行偏好、交通状况等信息，可以为出行者提供更优化的路径选择，节省时间和能源。
4. 交通事故分析：通过对多模态数据的分析，可以追溯事故发生的原因和过程。
这有助于交通管理者改进交通设施，提高交通安全水平，并为事故调查提供依据。
二、多模态数据分析的关键技术要实现对多模态数据的精确分析和应用，需要借助一些关键的技术手段：1. 数据融合技术：多模态数据融合是将来自不同数据源的数据进行集成，并通过适当的处理方法，将不同数据源的有用信息融合在一起。
数据融合技术可以帮助我们更全面地了解交通状况，减少数据的冗余性和重复性。
2. 数据挖掘和机器学习技术：通过对多模态数据进行数据挖掘和机器学习分析，可以提取有效信息，发现交通规律和模式，为交通管理提供依据。
多模态数据融合及关联规则挖掘技术研究
多模态数据融合及关联规则挖掘技术研究随着信息技术的不断发展，我们每天都会创造并积累大量的数据，这些数据来源于各种各样的渠道，包括文本、图片、音频和视频等多种媒体形式，这些媒体数据都带有不同的语义信息。
因此，多模态数据融合及关联规则挖掘技术研究应运而生。
一、多模态数据融合多模态数据融合是指将来自不同来源的多个模态的数据进行整合，形成一个统一的、互相关联的信息集合。
在融合数据的过程中，需要考虑到语义相关性和信息重要性，确保整合后的数据能够更好地展现出意义。
多模态数据融合技术可以应用在许多领域。
例如，对于医学图像的诊断过程，可以通过将多个医学成像数据（如CT、X光、MRI等）进行融合，得到更全面、准确的诊断结果。
再比如，在视觉识别方面，多模态数据融合技术可以将图像、声音、文字等数据进行关联，实现更为准确和全面的识别。
二、关联规则挖掘关联规则挖掘是指从数据中寻找出一些相关的或与之相似的信息模式。
这些模式既可以提供某些预测性信息，也可以直接对数据进行分类或分析。
关联规则挖掘技术可以应用在许多领域中，如市场营销、电子商务、物流配送、网络安全等，对于商业决策和风险评估等方面有着重要的作用。
关联规则挖掘的过程需要建立一定的算法和模型，这些算法和模型主要有Apriori、FP-Growth、ECLAT、SON等。
其中，Apriori是关联规则挖掘中最古老也是最广泛使用的方法。
而对于大规模数据挖掘，FP-Growth算法则表现出了更好的效果。
三、多模态数据融合与关联规则挖掘的结合多模态数据融合与关联规则挖掘相结合，可以充分利用各种数据的信息，发现隐藏在不同数据之间的潜在规律和关系。
例如，在视频分类中，利用多模态数据融合技术可以将视频中的模式和数字化特征相结合，得到更全面、准确的数据信息。
然后，再运用关联规则挖掘技术，从中寻找到不同的视频类型的相关规律和模式，用以分类或预测。
此外，在医学领域中，多模态数据融合技术与关联规则挖掘的结合可以发掘和剖析医学数据，提升医学诊断的准确性和效率。
多模态数据挖掘的特征选择与降维
多模态数据挖掘的特征选择与降维随着科技的进步和数据的爆炸式增长，多模态数据挖掘成为了一个热门的研究领域。
多模态数据指的是包含不同类型数据（如文本、图像、音频等）的复合数据，这些不同类型的数据之间存在着内在联系。
多模态数据挖掘旨在从这些复合数据中发现有价值的信息和知识，为决策制定和问题解决提供支持。
在进行多模态数据挖掘之前，一个重要的步骤是特征选择与降维。
特征选择是指从原始多模态特征集中选择出最具有代表性和区分性的特征子集，以减少计算复杂性、提高算法效率，并且避免冗余信息对结果产生干扰。
降维则是将高维度空间中原始特征转化为低维度空间中具有代表性且保持原始信息完整性的新特征。
在进行特征选择时，需要考虑以下几个因素：首先是相关性。
不同类型的多模态特征之间可能存在相关关系，因此需要评估它们之间是否存在相关性，并选择出最具有代表性和区分性的特征。
其次是冗余性。
如果多个特征之间存在冗余，那么可以选择其中一个特征代表整个特征集，以减少计算复杂性和降低算法的误差。
另外，还需要考虑特征的稳定性和一致性，以确保选择的特征在不同数据集和不同情境下都能保持其代表性。
在进行降维时，可以采用多种方法。
一种常用的方法是主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）。
PCA通过线性变换将原始数据变换为低维度空间中的新数据，并使得新数据具有最大方差。
另外一种常用方法是线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）。
LDA通过将原始数据投影到低维度空间中，并最大化不同类别之间的类内散度和最小化不同类别之间的类间散度，以达到降维和分类效果。
除了PCA和LDA之外，还有一些其他方法可以用于多模态数据降维。
例如独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）可以通过找到原始数据中相互独立的成分来进行降维；核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis, KPCA）则是将原始数据映射到高维核空间中，再进行PCA降维。
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多模态数据挖掘的应用焦隽∗(南京大学计算机科学与技术系, 南京 210093)The application of multimodal data mining:A surveyJun Jiao*(Department of Computer Science and Technology, Nanjing University, Nanjing 210093, China)Abstract: Nowadays, m ultimodal data available to us through the Internet and other electronic media are explosively increasing both in number and in variety. Efficiently analyzing these data will save people a large amout of time. However, due to the property of multimodal data, methods used to uni-modal data usually perform ineffectively here. To handle such massive multimodal data for various purposes, new technologies are in need of development.Data Mining helps people find a potentially useful knowledge from Massive Data, and play an important role in many fields. Data mining could only handle simple text data in the past. After several decades of development, data mining can deal with the multimedia data with complex structure now. Multimedia data is a sort of multimodal data. Some fusion and cross-media data mining algorithms can be used to mine multimodal data effectively. Based on the data mining approach to the task of analyzing multimodal data, this paper briefly introduces several methods fitting for multimodal data mining.Key words: multimodal; data mining摘 要: 目前人们通过网络和其他电子媒体获得的多模态数据在数量和类别上都在飞速的增长。
如果能对这些数据进行高效的分析，将为人们节省大量的时间。
但是由于多模态数据本身的独特性质，许多传统应用于单模态数据的分析技术将无法有效的对其进行挖掘。
因此人们需要新的技术来处理各种场景中大量的多模态数据。
数据挖掘作为一种帮助人们从海量数据中发现潜在有用的知识的工具，在很多领域发挥了重要的作用。
经过几十年的发展，数据挖掘已经从原来只能处理简单的文本数据，发展到为可以处理结构复杂的多媒体数据。
多媒体数据是一种特殊的多模态数据，多媒体数据挖掘中的许多方法都利用到了目前挖掘多模态数据的核心思想。
本文从数据挖掘的角度来分析多模态数据，对目前适用的几种多模态数据挖掘技术进行了简要介绍。
关键词: 多模态;数据挖掘中图法分类号: TP301文献标识码: A1 引言近几十年来，计算机运算存储能力不断提高，数据产生和采集的速度也越来越快，因而数据量越来越大；而与此同时，人们面对巨量数据，能够直接获得的信息量却越来越有限。
单纯的人力已经很难胜任对这样巨∗作者简介:焦隽(1986——)，男，湖南长沙人，硕士研究生，主要研究领域为数据挖掘，机器学习；2 掘。
量的数据进行分析并提取出相关信息的任务。
为了解决这种数据与信息之间的矛盾，数据挖掘应运而生。
所谓数据挖掘，即从巨量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程[2] 。
数据挖掘的目的就在于找出巨量数据中的潜在规律，以对未来的分析和决策提供支持，其在分析处理中的优势以及结论的正确性、有效性已经被越来越多的实践所证明。
数据挖掘可以处理各种各样形式的数据，包括关系数据库、数据仓库、事务数据库中的数据，面向对象数据库、对象关系数据库以及空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等面向应用的专用数据库中的数据，以及普通文本，互联网中的数据在内的各种数据都可以作为数据挖掘的对象[2] 。
随着多媒体技术的广泛应用和数据收集技术的发展，计算机应用领域中出现了大量的多模态数据，数据挖掘中与之对应的技术被称为多模态数据挖本文中将对多模态数据挖掘进行简单的介绍。
本文其他部分组织如下：第二部分简单介绍多模态数据挖掘中的基本概念；第三部分介绍多模态数据挖掘中的两个主要应用领域；第四部分对于多模态数据挖掘中的两个问题进行了简要讨论；第五部分总结。
2 多模态数据挖掘的概述2.1 什么是多模态数据多模态数据是指对于一个待描述事物，通过不同的方法或角度收集到的数据。
我们把收集这些数据的每一个方法或视角称之为一个模态（Modality ）。
例如，在多模态的人脸识别中，多模态数据有可能由人脸的2D 图像和3D 形状模型这两个模态构成；在多模态的视频挖掘中，视频可以被分解为字幕、音频和图像等模态；网页中的文字和图片也可本看作不同的模态，它们从不同的角度描述了网页所要表达的信息。
在多模态数据中，每个模态均为其余的模态提供了一定的信息，既模态之间存在这一定的关联性。
多模态数据挖掘与传统数据挖掘的区别在于前者在进行挖掘工作时将综合利用到多个模态之间的信息，挖掘它们之间的潜在联系。
2.2 为什么要挖掘多模态数据随着计算机科技的飞速发展，在各种计算机应用领域遇到的多模态数据也逐渐增多，这主要有两方面的原因：(1) 伴随着多媒体技术广泛使用，人们的日常生活中出现了大量的多媒体数据。
，如果将每个媒体源均可被视为一个模态，则多媒体数据正是一种特殊的多模态数据。
(2) 在数据收集领域的发展使得人们可以通过更加复杂多样的手段对事物进行描述。
比如在人脸识别中，3D 扫描技术的发展为传统的人脸数据中加入了3D 模型结构这一新的模态信息。
基于以上两点，多模态数据的大量应用是一种必然的趋势。
因此如何能够有效的对多模态数据进行挖掘是计算机应用技术中的一个十分值得研究的问题。
2.3 多模态数据挖掘中的关键问题目前对于多模态数据的挖掘中存在着两大关键问题：(1) 如何有效挖掘与描述不同模态信息之间的关联性。
多模态数据与传统数据最大区别就在于引入了多个模态之间的关联性，因此对于这种关联性的挖掘是传统数据挖掘中所没有考虑到的一个重要问题。
(2) 如何将基于不同模态的挖掘结果进行整合。
即使数据挖掘系统能在每个模态中都获得很好的性能，如何有效地将这些挖掘结果进行合并仍然是一个十分复杂的问题。
3 多模态数据挖掘的应用本节主要介绍目前多模态数据挖掘应用比较广泛的两个领域：多模态视频挖掘，多模态Web 挖掘。
通过对这个领域中核心挖掘技术的介绍，读者将了解到多模态数据挖掘中的主要思想。
3i由于本文的主要内容是对于数据中多模态信息的整合与运用，而并非对于单个模态信息的处理，所以本节中将跳过对于基本的文本、图片和视频处理技术的介绍，并假设读者对这些内容已有初步的了解。
3.1 多模态视频挖掘传统的视频挖掘技术通常仅使用视频数据中的视觉信息进行挖掘。
由于视觉特征无法十分有效的表达语意信息，因此这种方法受到了很大的局限性。
视频作为一种多媒体数据，其本身含有丰富的多模态信息，可以用来自不同媒体源的特征进行表示。
传统的多模态视频挖掘技术首先提取视频中的视觉、音频和字幕等特征，然后利用这些多模态信息之间的相关性与互补性对视频数据进行比传统单一模态技术更为有效的挖掘。
用d 1，d 2…..d m 表示从m 个媒体源提取的特征。
基于对这些特征使用方法的不同，多模态视频挖掘主要可以分为联合分布和多模态融合两类。
3.1.1 联合分布(Joint distribution)基于联合分布的视频挖掘技术将从不同媒体源提取的特征信息d 1，d 2…..d m 组合成新的特征：（d 1，d 2…..d m ），然后在新的特征空间上进行对视频的挖掘。
3.1.1.1 参数模型（Parametric Model ）参数模型是对新特征空间上的概率密度进行估计的一种方法。
该方法先用若干参数刻画出一个模型，然后假设音频和视频的联合分布满足给定的参数模型，并从已标记样例中估计出这些参数。
[4]中将视觉和音频信息从视频中提取出来，利用参数模型的方法对音频信号在视频画面中对应的发生区域进行了挖掘。
3.1.1.2 特征空间转换与非参数模型[5]中指出[4] 中基于参数模型的方法有表达能力太若，因此无法准确刻画出音频和视频信息之间的联合分布，并且提出了一种不基于参数（nonparametric statistics ）的新方法。
v N v V 该方法首先将音频和视频的联合特征向量映射到一个低维子空间。
设∈ℜ 和分别为维的视频特征和维的音频特征在时间i 的采样。
i v N vv N M a N a A ∈ℜ a N :v f ℜℜ:a a N M a f ℜℜa v a 和为高维空间向低维空间的映射函数，控制f 和a f 的参数分别为：v α和a α。
v α和a α的值满足：{','}arg max ((,),(,))v a v v a a I f V f A αααα=其中I(a,b)表示a 和b 之间的共有信息（mutual information ）。
在映射完成之后，通过在低维空间上对于联合概率密度的估计来完成各种挖掘任务。
由于最大化共有信息的降维方法有效的减少了联合概率分布的复杂性，因此在低维空间上可以获得比原来高维空间中更为准确有效的密度估计。
基于联合分布的挖掘技术的主要缺陷在于多个模态信息的联合特征一般都具有很高的维数(curse of dimensionality)，因此无法有效的完成从高维的向量空间向语意空间的映射，而且在处理速度方面也受到制约[8] 。