多媒体搜索引擎技术分析
搜索引擎技术之超链分析
搜索引擎技术之超链分析最近几年来，许多研究者发现，WWW上超链结构是个非常丰富和重要的资源，如果能够充分利用的话，可以极大地提高检索结果的质量。
超链分析技术，是新一代搜索引擎的关键技术。
超链分析的基本原理是：在某次搜索的所有结果中，被其他网页用超链指向得越多的网页，其价值就越高，就越应该在结果排序中排到前面。
超链分析是一种投票机制，对于静态网页或者网站主页，它具有一定的合理性，因为这样的网页容易根据其在互联网上受到的评价产生不同的链接指向量，超链分析的结果可以反映网页的重要程度，从而给用户提供更重要、更有价值的搜索结果。
搜索引擎，并不能真正理解网页上的内容，它只能机械地匹配网页的文字。
它收集了互联网几千万到几十亿个网页并对网页中的每一个文字（既关键字）进行索引，建立索引数据库的全文搜索引擎。
当用户查找某个关键词的时候，所有在页面内容中包含了该关键词的网页都将作为搜索结果被搜出来。
在经过复杂的算法进行排序后，这些结果将按照与搜索关键词的相关度高低，依次排列。
搜索引擎在查询时主要根据一个站点的内容与查询词的关联度进行排序。
对于一个站点的内容搜索引擎则是根据标题、关键词、描述、网页开始部分的内容以及这些内容本身之间的关联程度以及一个站点在整个网络上的关联程度来确定的。
超链分析技术以为世界各大搜索引擎普遍采用，我们以我们常用的百度举例子。
百度搜索引擎使用了高性能的“网络蜘蛛”程序自动在互联网中搜索信息，可定制、高扩展性的调度算法使得搜索器能在极短的时间收集到最大数量的互联网信息。
百度在中文互联网有天然优势，支持搜索1.3亿个中文网页，是现在最大的中文搜索引擎。
并且百度每天都在增加几十万新网页，对重要中文网页实现每天更新。
百度除了用超链分析排名外还开展竞价排名。
具有网页快照，相关搜索、中文人名识别、等功能，还可以进行专业的mp3搜索、flash搜索、新闻搜索、图片搜索、等。
特别说一下，百度老总李彦宏就是超链分析专利的唯一持有人。
高中信息技术__信息技术_搜索引擎教案
搜索引擎一、教材分析（一）教材地位及作用本课内容是普通高中课程标准实验教材《信息技术基础》第2章第2节“因特网信息查找”的第1部分内容“搜索引擎"。
本节共2个课时，这是第1个课时.前一节主要学习了对信息获取的一般过程进行分析，不断优化信息获取的过程,初步了解了信息获取的意义.本课内容要求学生小学初中的基础上学习搜索引擎的基本知识,进一步探索在因特网中通过使用搜索引擎来查找获取网络信息,让搜索引擎成为信息获取的有力工具，本节强调通过体验和感悟网络信息活动中的操作与应用,培养学生掌握利用网络获取信息的过程和方法，为第2部分的“搜索技巧”的中技巧应用打下基础。
（二)教学目标1、知识与技能目标①知道搜索引擎的产生和发展；②了解搜索引擎的分类及基本工作原理；③知道搜索引擎的基本应用。
2、能力目标①通过教师引导、学生自行探究，培养应用搜索引擎的能力；②能对常用搜索引擎的进行比较与评价;3、情感态度与价值观①培养学生多角度的思维方式；②通过学生的互动与对比，体验小组合作的重要性。
（三）教学重点难点教学重点:掌握搜索引擎的目录类搜索、全文搜索。
本课难点:搜索引擎的分类.二、学情分析高中生或多或少已经具有一定的上网搜索实践基础，思维活跃,求知欲旺盛，已经具有较强的概括能力，逻辑思维能力也日趋严密.但自我控制能力有待提高，多数情况下会偏向自我的兴奋点而不顾及学习目标，还比较肤浅和不够成熟。
在教学中，注意以任务为驱动，引导学生逐步达成教学目标。
三、处理思路“教师为主导,学生为主体”这是总的指导原则，让学生参与到课堂教学之中，让学生由被动学习转变为主动学习。
以任务驱动，小组合作探究为主要活动方式，在分组时注意优势互补的合作方式。
帮助每一位学生提高信息技术水平.让学生进行成果的对比交流也是提高兴趣、提升成就感的一种重要活动方式。
本节课由问题“你在互联网上有知名度吗？”引出利用搜索引擎获取信息的学习任务，学生通过完成教师的4个引导任务逐步进行探究、拓展，师生一起交流总结。
小学信息技术三年级上册第2课《在线信息的搜索》教案
小学信息技术三年级上册第2课《在线信息的搜索》教案（一）年级：三年级上册学科：信息技术版本：苏科版（2023）【教材分析】教学目标：1. 学生能够理解在线搜索的基本概念及其重要性。
2. 学生能够掌握使用搜索引擎的基本步骤和技巧。
3. 学生能够运用所学知识，独立进行简单的在线信息搜索。
4. 培养学生判断搜索结果可靠性和有效性的能力。
教学重难点：重点：搜索引擎的使用方法和技巧。
难点：关键词的提取和优化，搜索结果的评估。
教学准备：1. 多媒体教室，确保每位学生都能使用到计算机和网络。
2. 准备一些示例搜索题目，用于学生练习。
3. 提前检查网络搜索引擎（如百度、谷歌等）是否能正常访问。
教学过程：一、导入新课（5分钟）1. 引导学生回忆自己平时如何获取信息，特别是通过网络获取信息的经历。
2. 提问学生：你们知道什么是在线搜索吗？为什么要进行在线搜索？3. 引出课题：今天我们要学习如何更快速、准确地获取在线信息。
二、新课呈现（10分钟）1. 讲解搜索引擎的概念：搜索引擎是一种在线检索工具，可以帮助我们快速找到互联网上的信息。
2. 展示常见的搜索引擎（如百度、谷歌等），并简要介绍其特点和功能。
3. 讲解在线搜索的基本步骤：明确信息需求、使用关键词搜索、筛选和评估搜索结果、记录所需信息。
三、示范操作（5分钟）1. 以一个示例搜索题目（如“秋天的特点”）为例，演示如何使用搜索引擎进行搜索。
2. 强调关键词的重要性，展示如何通过添加或减少关键词来优化搜索结果。
3. 指导学生如何阅读搜索结果的标题和描述，判断其与自己信息需求的相关性。
四、学生练习（15分钟）1. 分发练习题目，要求学生按照所学知识进行在线搜索。
2. 巡视指导，帮助学生解决遇到的问题，特别关注关键词的提取和优化。
3. 提醒学生注意评估搜索结果的可靠性和有效性。
五、总结反馈（5分钟）1. 邀请几位学生分享自己的搜索过程和结果，鼓励其他同学进行评价和提问。
网站搜索引擎友好性分析报告
网站搜索引擎友好性分析报告摘要：本报告旨在分析一个网站的搜索引擎友好性。
搜索引擎友好性对于网站的可见性和排名至关重要。
本报告将从以下几个方面对目标网站进行分析：网页的HTML结构、URL结构、页面内容、关键词使用和网站速度等。
通过对这些方面的评估，我们将为目标网站提供改进建议，以提升其搜索引擎友好性和在线可见性。
引言：随着互联网的迅速发展，一个网站要想在竞争激烈的网络世界中脱颖而出，提升搜索引擎友好性是至关重要的。
通过优化网站的搜索引擎友好性，可以有效地吸引更多的目标受众，提高网站的曝光率和流量。
方法：为了评估目标网站的搜索引擎友好性，我们采用了以下方法：1. 分析网页的HTML结构：我们评估了目标网站页面的HTML结构是否规范，是否使用了正确的标签，以及HTML代码是否符合搜索引擎的标准，例如是否存在重复的内容、标签错误等。
2. 评估URL结构：目标网站的URL结构是否简洁明了，是否包含关键词，以及是否具有良好的层次结构等。
3. 分析页面内容：我们评估了目标网站的页面内容是否与目标受众进行了充分的关联，是否使用了适当的关键词和关键字组合，以及是否存在高质量的原创内容。
4. 关键词使用：我们对目标网站的关键词使用进行了评估，包括关键词的密度、分布、位置以及是否进行了多样化处理。
5. 网站速度：我们评估了目标网站的加载速度，包括网页响应时间、资源压缩和缓存等方面的因素，以确保网站能够以最快的速度加载。
结果：通过对目标网站的搜索引擎友好性进行评估，我们得出以下结果：1. HTML结构：目标网站的HTML结构整体规范，使用了正确的标签，并且没有重复的内容或标签错误。
建议进一步优化HTML结构，确保代码整洁且符合搜索引擎的标准。
2. URL结构：目标网站的URL结构清晰简洁，但缺乏关键词的使用。
建议优化URL结构，将主要关键词融入其中，以提升搜索引擎的可读性。
3. 页面内容：目标网站的页面内容与目标受众关联性较强，但存在一些重复内容和不原创的内容。
各种搜索引擎算法的分析和比较
各种搜索引擎算法的分析和比较在互联网上搜索所需信息或资讯，搜索引擎成为了人们必不可少的工具。
然而，搜索引擎的搜索结果是否准确、全面，搜索速度是否快速等方面，关键在于搜索引擎的算法，因此，搜索引擎算法成为了搜索引擎核心竞争力的来源。
目前，主流的搜索引擎包括Google、Baidu、Yahoo、Bing等，但它们的搜索结果和排序结果却存在着很大的差异。
这些搜索引擎的搜索结果背后都有不同的算法，下面将对目前主流的几种搜索引擎的算法进行分析和比较。
1. Google算法Google算法是目前全球最流行的搜索引擎算法，其搜索结果广受用户信任。
Google算法最重要的要素是页面权重（PageRank），其名字最初来源于Google的创始人之一拉里·佩奇的名字。
页面权重是根据页面链接的数量和链接网站的权重计算得到的一个评分系统，也就是所谓的“链接分”。
除此之外，Google还有很多其他的评分规则，比如页面初始状态、页面内部链接等。
可以说，Google的算法非常复杂，它使用了很多技术来确保其搜索引擎结果的质量。
2. Baidu算法Baidu是中国主流的搜索引擎，其搜索算法相较于Google来说较为简单。
Baidu的搜索结果主要依靠页面的标题、关键词、描述等元素，因此其搜索结果的可靠性稍逊于Google。
不过，Baidu的形态分析算法却是非常出色的，可以识别图片和视频等多种形态的信息。
除此之外，Baidu还使用了一些人工智能技术，例如深度学习算法来优化搜索结果。
3. Bing算法Bing是由微软开发的搜索引擎，其搜索结果以关键词匹配为核心来实现。
在关键词匹配的基础上，Bing还使用了一些机器学习和推荐算法来优化搜索结果。
另外，Bing还使用类似Google的页面权重评分系统来实现页面的排序。
除此之外，Bing还注重在搜索结果页面中显示质量较高的结果，而不局限于排序前十的结果。
4. Yahoo算法Yahoo算法是基于文本内容分析的搜索引擎算法。
搜索引擎基本原理及实现技术——用户查询意图分析解读
相关搜索
相关搜索也叫查询推荐。即：用户输入某个 查询后，搜索引擎向用户推荐与用户输入 查询语义相关的其他查询。 可以帮助用户更为明确自己的查询意图，改 善用户体验。
如何计算相关查询呢？ 基于查询会话的方法 基于点击图的方法
基于查询会话的方法
每个查询会话包含了某个固定用户在较短 时间内连续发出的查询流，同一查询会话 内的查询之间存在语义联系。 利用关联规则挖掘等各种数据挖掘方法来 对查询会话进行统计处理，找出关联。 缺点：查询会话的准确切割有一定难度； 只对某一个用户有效，不能体现不同用户 之间的查询关联。
查询词典中没有的就 认为是错误的。
分类算法
SVM 决策树 贝叶斯 神经网络 遗传算法 KNN ……
搜索日志挖掘
搜狗提供的用户查询日志格式 访问时间\t用户ID\t[查询词]\t该URL在返回 结果中的排名\t用户点击的顺序号\t用户点 击的URL 对搜索日志进行整理，将原始格式的查询日 志转换为意义更清晰的中间数据，如：查 询会话，点击图及查询图。
搜索意图分类
Broader等人将搜索意图分为三类。 导航型搜索——要查找具体的某个网址 如某公司的主页等，其特点是想要去某个网页。 信息型搜索——获取某种信息 如 “美国现任总统是谁”等，其特点是用户想要学 到一些新知识。 事务性搜索——完成一个目标明确的任务 如下载MP3、下载软件或者淘宝购物等，其特点是 想要在网上做一些事情。
Broader的搜索意图三分法非常有影响力，但 过于粗糙。而雅虎的研究人员在此基础上 做了细化，将用户搜索意图再次划分。 1、导航类 用户知道要去哪里，但是为了免于输入URL 或不知道具体网址，所以用搜索引擎查找
多媒体技术的介绍
多媒体技术的介绍
嘿，朋友们，今儿咱来摆一摆这个多媒体技术的话题。
咱先从四川话开讲，说起这个多媒体技术啊，那可真是个好东西，就像咱四川的火锅一样，丰富多彩，让人看了就眼馋，用了就离不开。
你看啊，现在的电视、手机、电脑，哪个离得开多媒体技术？就像咱贵州的酸汤鱼，少了哪样调料都不行。
多媒体就是把文字、图片、声音、视频这些都放到一起，像拼盘一样，让人看得过瘾，听得舒服。
再来说陕西方言，多媒体技术这东西，就像咱陕西的羊肉泡馍，得把各种好东西都融合在一起，才能品出那个味儿。
有了它，咱们能随时随地看新闻、学知识、找乐子，方便得就像吃碗热腾腾的泡馍一样。
最后咱说说北京话，这多媒体技术啊，简直就是现代生活的标配。
你看现在的孩子们，哪个不是玩着电脑、手机长大的？多媒体技术就像北京的四合院，虽然外面看着普通，但里面却别有洞天，藏着无尽的乐趣和知识。
所以说啊，多媒体技术真是个好东西，它让咱们的生活变得更加丰富多彩，就像各地的美食一样，各有各的特色，但都能让人心满意足。
咱们可得好好利用它，让生活变得更加美好！。
2024年搜索引擎市场分析现状
2024年搜索引擎市场分析现状1. 引言搜索引擎是现代互联网时代的核心工具之一，它为用户提供了方便、快捷的信息检索服务。
随着互联网的普及和用户对信息需求的不断增长，搜索引擎市场也变得日益竞争激烈。
本文将分析当前搜索引擎市场的现状，并探讨其未来发展。
2. 搜索引擎市场概况2.1 主要搜索引擎公司目前，全球搜索引擎市场主要由以下几家公司主导：•谷歌（Google）•百度（Baidu）•必应（Bing）•搜狗（Sogou）•360搜索这些公司不仅在全球范围内竞争激烈，而且在各自本土市场上也有其独特的竞争优势。
2.2 市场份额分析根据最新的数据显示，全球搜索引擎市场份额分布如下：•谷歌：占据约80%的市场份额，是全球最大的搜索引擎公司。
•百度：主要在中国市场竞争，占据约15%的市场份额。
•必应：在全球范围内市场份额较小，约为4%。
•搜狗：在中国市场有一定的竞争力，占据约1%的市场份额。
•360搜索：同样在中国市场有一定的市场份额，约为1%。
从市场份额来看，谷歌一直占据着绝对优势地位，百度在中国市场表现突出，而其他搜索引擎则相对较小。
3. 搜索引擎市场竞争模式在搜索引擎市场中，公司之间的竞争主要集中在以下几个方面：3.1 搜索算法的技术优势搜索算法是搜索引擎的核心竞争力之一。
通过不断改进和优化搜索算法，搜索引擎公司可以提供更精确、更贴近用户需求的搜索结果，从而吸引更多的用户和广告客户。
3.2 用户体验的提升搜索引擎公司通过改善用户界面、加速搜索速度以及提供更全面的搜索结果来提升用户体验。
用户对于搜索结果的满意度将直接影响他们的使用习惯和忠诚度。
3.3 广告收入的竞争搜索引擎公司通过广告业务来获取收入，并在此方面展开竞争。
通过提供更精准的广告投放和更高的点击率，公司可以吸引更多的广告主和广告投资。
3.4 移动搜索的布局移动设备的普及使得移动搜索成为搜索引擎公司争夺的新的战场。
各大搜索引擎公司都在加大对移动搜索的布局力度，通过开发移动应用和优化移动搜索结果，以满足用户在移动设备上的搜索需求。
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多媒体搜索引擎技术分析摘要：随着Internet信息多媒体化的增加 ,多媒体化搜索引擎已成为检索技术未来的发展的重要目标与趋势 .本文简述了多媒体搜索引擎的种类、工作原理及存在的问题,比较了几种常见的多媒体搜索引擎的性能,并展望了其发展前景。
关键词：多媒体搜索搜索引擎目前,因特网上图形、图像、视频、音频、动画等多媒体信息正日渐丰富,与此同时,用户对其检索的要求也在不断增长,各种基于网络的多媒体搜索引擎便应运而生。
它们的工作原理和方式不尽相同,虽还不是非常完善,但能使用户比以前更方便地检索多媒体信息。
1 多媒体搜索引擎的类型1. 1 基于文本描述的多媒体搜索引擎当前信息检索技术还是以文本信息检索为主，基于多媒体特种的检索技术没有取得根本性的突破，因而目前的多媒体搜索引擎主要是以基于文本描述的多媒体搜索引擎，这种搜索引擎主要是对含有多媒体信息的网站和网页进行分析，对多媒体信息的物理特征和内容特征进行著录和标引，把它们转换成文本信息或者添加文本说明，建立数据库，检索时主要在此数据库中进行文本匹配。
可检索的内容主要有文件类型、标题、内容描述、人工标引的信息（如物体、背景、构成、颜色特征、分类以及文本描述）。
一般来说,可以用于检索的信息有:(1) 文件扩展名和超文本标识。
图像文件常用. gif和. jpg 作为扩展名,声音文件常用. mid、. wav、. au等作为扩展名,影像文件的常用扩展名为. avi( 微软公司影像文件的标准扩展名) 、. mov、.movie、. qt (最初为苹果公司的mackintosh 系统专用的影像文件的扩展名,现在也可用于Unix 和Win2dows 系统) 、. rm、. rv(这是Real Networks 所用的影像文件的扩展名) 、. mpeg、. mpg (这是网络上影像文件的标准格式) 等。
在多媒体搜索引擎中,可以利用文件的扩展名进行检索。
例如: < IMG SRC > 和<HREF > 两个超文本标识符可以用来检测是否存在可显示的图像文件, < IMG SRC > 表示“显示下面的图像文件”, < HREF > 表示“下面是一个链接”,这两种标签经常指向一个图像文件。
(2) 标题和文字描述。
多媒体信息往往带有标题和文字描述,这些也可以用来进行检索。
另外,在超文本文件的IMG标识符中,有AL T 选择符时用文字告知只显示纯文本的用户,在某个位臵上原来应有什么图像,这也可以作为检索的依据。
(3) 人工标引的信息。
由人工对多媒体信息的内容(如物体、背景、构成、颜色特征等) 进行描述并分类,给出文本描述词。
检索时,主要在这些描述词中搜索用户的检索词。
1. 2 基于内容的多媒体搜索引擎基于内容特征的多媒体搜索引擎是多媒体搜索引擎的发展趋势，目前这种搜索引擎还不多见。
当前也有一些多媒体搜索引擎积极进行这方面的实践，初步展示出了这种多媒体检索技术的魅力。
基内容特征的多媒体搜索引擎是直接对媒体内容特征和上下文语义环境进行的检索。
基于这种方法的搜索引擎一般由两部分组成：数据库生成系统和查询子系统。
具体而言，就是多媒体信息标引系统和检索系统。
标引系统首先完成对多媒体的预处理和提取特征等，建立起多媒体信息数据库系统。
这个系统包括信息库、特征库和知识库。
信息库储存数字化的多媒体信息；特征库储存多媒体内容特征和客观特征；知识库储存专门和综合性知识，有利于查询优化和快速匹配。
检索系统则先对用户输入的多媒体信息进行特征提取，然后在多媒体特征库中进行检索，将与用户要求最相似的信息输出。
基于内容特征的多媒体搜索引擎和基于文本描述的搜索引擎的一个重要区别，就是以相似匹配来代替精确匹配，因为相同内容的多媒体信息的表现形式可能不同。
用户在进行检索时，只需先将所需信息的大致特征描述出来，就可以找出与检索提问具有相近特征的多媒体信息，然后可以在给出的结果中作进一步的查询，直至获得符合要求的结果。
一般而言,可用于网络检索的多媒体信息的内容特征大致有以下几种:(1) 图像的颜色、纹理、形状等。
颜色特征是图像最直观、最明显的特征。
利用颜色,用户不仅可以查检颜色不同的图像,而且可以规定不同色彩之间的比例、主体与背景颜色等。
纹理是指图像在局部区域内可能呈现出不规则性而在整体上却表现出某种规律性。
对纹理的检索一般采用QBE(Query ByExample) 方式,用户可以通过调整粗糙度、方向性和对比度等逐步逼近要检索的目标。
形状是图像的另一个显著的特征。
用户通过对图像的形状或轮廓的勾勒以及利用搜索引擎给出的检索示范图,可从图像库中检出形状相似的图像。
(2) 声音的音频、响度、频度和音色等。
用户可以通过声音的各种特征,进行赋值检索(用户指定某些声学特征的值或者范围来检索) 、示例匹配检索(用户提交或者选择一个示例声音,针对某个或者某些特征,检出所有与示例相似的声音) 、浏览检索(用某种或某些特征对声音进行分类和分组,在检索时就像浏览现在的网络分类目录一样检索到相关信息) 。
(3) 影像的视频特征、运动特征等。
视频信息一般用场景、镜头和帧来描述。
动态视频检索需要对视频信息进行视频分割、代表帧抽取、图像拼接等。
同时,还要反映出视频的动态特征,如摄影机操作(摇镜头、推拉等) 、目标运动及运动幅度,并需要进行主运动估计、层描述等信息处理,形成视频信息特征。
一旦建立视频内容的表示后,就可以在此基础上进行基于内容的视频检索。
常用的检索方法有视频特征说明文字查询和示例查询,用户也可以在检索时指定特定的特征集。
最新的研究主要集中在视频和音频的融合。
早期基于内容检索的研究主要局限于可视信息处理,因而包含视听内容的影像分割和图像分析工作只能用视频特征完成。
随着声音特征大量增加,用声音和图像特征相结合来描述变得十分重要。
在许多应用领域,这种结合被证明非常好,因为用另外一个信息特征访问变得可行。
例如,在对足球比赛的场面进行分析时,可考虑用分哨声和表征观众热情的音量增大现象,来探测进球的可能性。
2 常见的多媒体搜索引擎2. 1 基于文本描述的目前,网上的大部分多媒体搜索引擎都属于此类。
其中,有以下几种常用的多媒体搜索引擎,如：专门的多媒体搜索引擎1 .PlayAudioVideo:/综合搜索引擎的多媒体搜索1.百度：图片、视频、MP32.搜狗：音乐、图片、视频3.有道：图片、音乐、视频4.中搜：MP3、图片5.爱问：音乐、图片6.搜搜：图片、视频、音乐7.Google：图片、视频8.必应：图片、视频9.Lycos：图片、视频10.Yahoo!图片搜索:/全球20亿中文图片搜索11.Alta Vist它们都支持图像、声音、影像等媒体类型,且都支持布尔检索及加减检索,但检索范围基本上限制在WWW 范围内。
2. 2 基于内容描述的这种类型的多媒体搜索引擎目前还不多见,且主要用于图像检索。
主要有以下几种:(1) QBIC (Query By Image Content ) 。
QBIC(http :/ / www. qbic. almaden. com) 是IBM 公司于20 世纪90 年代研制的,它是标准的基于内容特征的检索系统。
QBIC 提供的检索途径有: 利用系统提供的标准范图;用户自己输入图像、简图或影像片段。
( 2 ) WeebSeek 。
WeebSeek ( http/ / : www.columbia. edu/ webseek) 是美国哥伦比亚大学研制的示范性图像检索系统, 用户可以通过它来了解如何依据内容特征检索图像信息。
目前,借助其软件从网上收集到了超过60 万幅的图像。
WeebSeek 把所有的图像信息分为16 个大类,每个大类下再进一步细分,用户可以浏览检索。
除此之外,WeebSeek 还提供关键词检索和多媒体内容特征检索两种检索途径。
但WeebSeek 直接接受单个关键词检索,无法满足多语词的检索提问。
在图像内容特征检索中,用户可以从图像的颜色、纹理和色彩构成等方面,来查询图像信息。
( 3 ) ImageRover 。
ImageRover ( http/ / : cs -www. bu. edu/ groups/ ivc/ ImageRover/ Home. html)是基于因特网的图像导航器。
它通过HTML 文件,将可视化信息和文本信息统一起来,通过文件采集子系统在因特网上采集网页,通过图像检索系统检索这些网页中的图像。
检索时,它要求用户首先输入关键词进行检索,然后在检索结果里再选择根据图像的内容特征或者语义特征进行进一步的检索。
(4) 上海交通大学的音乐数据库检索系统。
它除了提供基于文本描述的声音检索系统的曲名、作曲者、演奏者、主题类别外,还提供乐句和全曲作为检索途径。
乐句是一个乐曲的主题词,其表现形式为简谱。
检索时,将输入的字符序列和音乐数据库的字符序列相匹配。
在乐句检索中,只需输入其简谱的音高部分,而不需输入时值。
在检索中,也可以采用前截词或后截词检索, 用“ * ”表示, 如* 3321612 * ,表示前后截词。
这是相当重要的。
因为音乐的演奏形式会经常变化,而且检索者对旋律的记忆不很准确。
这时就需要模糊检索功能。
全曲是对乐曲的整个简谱进行检索,系统已将整个乐谱进行自动分割,其检索方法同乐句检索。
3 现有多媒体搜索引擎存在的问题(1) 覆盖面太小。
作为搜索引擎,其索引数据库必须要有相当大的容量,才能够保证其有一定的代表性和实用性。
多媒体信息较文本信息要复杂得多,标引起来的工作量也相当惊人,所以其覆盖比率目前还较低。
另外,作为检索工具,它不仅要能检索WWW信息资源, 而且对FTP、Telnet 、Newsgroup等网络信息资源也要能检索。
可惜的是,现有的多媒体搜索引擎大多数只能检索WWW 信息。
(2) 检索功能不完善。
目前,基于文本描述的多媒体搜索引擎几乎完全是依赖于对多媒体信息的文字描述,因而多媒体信息只有转换成文本信息后才能进行检索,这可以说是原来文本检索的翻版,在检索技术上没有多大的突破,在检索功能上自然有极大的局限。
基于内容描述的多媒体搜索引擎中的很多技术,由于目前尚处于理论研究阶段,一些技术还不成熟,因而其检索功能没有得到充分发挥,而且主要是对静态图像进行检索,对动态图像还没有多少行之有效的办法,但随着宽带网络的逐步实现,动态多媒体信息在网络中会越来越多。
(3) 检索效果不理想。
检索效果是通过检索效率体现出来的。
检索效率一般可以用检准率、检全率和一次检索所花费的时间来衡量。
目前,基于文本描述的多媒体搜索引擎检索的检准率太低。
有人作过实验:在AltaVista 中的图像搜索中以titanic 作为检索词,共得到17588 个检索结果,其中只有少量是检索者想要的titanic 号船的图片;要想得到最相关的结果,就必须修改检索策略,而这就要对所使用的搜索引擎有充分的了解并多次尝试。