传统媒体检索方法通常是先对图像或者其他多媒体数据进行人工构造特征抽取（例如颜色直方图、SIFT等），然后再进行检索排序学习。为了捕获数据中所具有的隐性结构，研究人员相继提出了一些基于主题词袋（bag of topics）、排序的最大间隔约束学习和基于社区关系约束学习等方法，用于进行相似度度量。

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