一种基于内容相关性的跨媒体检索方法_张鸿
第31卷 第5期2008年5月计 算 机 学 报
CHINESEJOURNALOFCOMPUTERSVol.31No.5May2008
收稿日期:2006-06-16;最终修改稿收到日期:2007-12-27.本课题得到国家自然科学基金(60525108,60533090)、国家科技支撑计划课题(2006BAH02A13-4)、国家“八六三”高技术研究发展计划(2006AA010107)、高等学校科技创新工程重大项目培育资金项目、长江学者和
创新团队发展计划(IRT0652)资助.张 鸿,女,1979年生,博士,讲师,主要研究方向为多媒体分析与检索、机器学习.E-mail:zhang-
hong zju@yahoo.com.cn.吴 飞(通信作者),男,1973年生,博士,副教授,主要研究方向为多媒体分析与检索、统计学习理论.庄越挺,男,1965年生,博士,教授,主要研究领域为多媒体数据库、人工智能、基于内容的多媒体检索、视频动画等.陈建勋,男,1957年生,博士,
教授,主要研究领域为基于Web的多媒体检索和计算机图形学等一种基于内容相关性的跨媒体检索方法
张 鸿1),2) 吴 飞2) 庄越挺2) 陈建勋1)
1)(武汉科技大学计算机科学与技术学院 武汉 430081)
2)(浙江大学人工智能研究所 杭州 310027)
摘 要 针对传统基于内容的多媒体检索对单一模态的限制,提出一种新的跨媒体检索方法.分析了不同模态的
内容特征之间在统计意义上的典型相关性,并通过子空间映射解决了特征向量的异构性问题,同时结合相关反馈
中的先验知识,修正不同模态多媒体数据集在子空间中的拓扑结构,实现跨媒体相关性的准确度量.实验以图像和
音频数据为例验证了基于相关性学习的跨媒体检索方法的有效性.
关键词 跨媒体检索;异构性;典型相关性;子空间映射;相关反馈
中图法分类号TP391
Cross-MediaRetrievalMethodBasedonContentCorrelations
ZHANGHong1),2) WUFei2) ZHUANGYue-Ting2) CHENJian-Xun1)
1)(CollegeofComputerScience&Technology,WuhanUniversityofScience&Technology,Wuhan 430081)2)(InstituteofArtificialIntelligence,ZhejiangUniversity,Hangzhou 310027)
Abstract Mosttraditionalcontent-basedmultimediaretrievalmethodsaredesignedformultime-
diadataofsinglemodality.Suchmethodsincludeimageretrieval,audioretrieval,videoretriev-
al,etc.Thispaperproposesanovelcross-mediaretrievalapproach,whichcanprocessmultime-
diadataofdifferentmodalitiesandmeasurecross-mediasimilarity,suchasimage-audiosimilari-
ty.Firststatisticalmethodisusedtolearncanonicalcorrelationsbetweenlow-levelfeaturespaces
ofdifferentmodalities.Then,sub-spacemappingisdesignedtobuildanisomorphicsubspaceand
solvetheheterogeneityproblembetweendifferentlow-levelfeaturevectors.Thissubspacecon-
tainsmediaobjectsofdifferentmodalities,andeachmediaobjectisrepresentedwithisomorphic
vector.Sincecanonicalcorrelationsamongmultimediaobjectsarefurthestpreservedduringthe
mappingprocess,cross-mediasimilaritycanbeestimatedwithdefineddistancemetric.Further-
more,relevancefeedbackprovidedbyusersisutilizedtolearnpriorknowledgeandrefinemulti-
mediatopologyinthesubspace.Inthiswaycross-mediasimilarityismoreconsistentwithhuman
perceptionwiththeincorporationofuserinteraction.Bothimageandaudiodataareselectedfor
experimentsandcomparisons.Giventhesamevisualandauditoryfeaturesthenewapproachout-
performsICA,PCAandPLSmethodsbothinprecisionandrecallperformance.Overallcross-
mediaretrievalresultsbetweenimagesandaudiosareveryencouraging.
Keywords cross-mediaretrieval;heterogeneity;canonicalcorrelation;subspacemapping;rele-
vancefeedback1 引 言
基于内容的多媒体检索是计算机视觉和信息检
索领域的研究热点,其根据视觉、听觉或者几何等底
层特征进行相似度匹配而实现检索[1].20世纪90
年代初期人们提出了基于内容的图像检索技术,从
图像中提取颜色、纹理、形状等底层视觉特征作为图
像的索引[2].这种技术后来也被运用到视频检索[3]
和音频检索[4],只是针对不同媒体内容所采用的底
层特征也不同.这些研究都取得了一定成果,提交任
何一种模态的媒体对象例子都可检索到同种模态的
相似结果.
然而,现有的多媒体检索系统大都只能检索包
含单一模态的多媒体数据库,或虽能处理多模态的
媒体数据,却不支持跨媒体的检索,即根据一种模态
的多媒体对象检索到其他模态的多媒体对象,例如:
以描述“松鼠”外貌的图像为查询例子,检索记录了
“松鼠”叫声的音频数据.早在1976年,McGurk就
已经揭示了人脑对外界信息的认知需要跨越和综合
不同类型的信息,来自视觉、听觉等不同感官的信息
相互刺激、共同作用而形成整体性的理解[5].因此,
目前迫切需要研究一种支持不同模态的跨媒体检索
方法,突破传统基于内容的多媒体检索对检索模态
的限制.
本文以图像视觉特征和音频听觉特征之间的典型
相关性分析(CanonicalCorrelationAnalysis,CCA)①
为基础,通过子空间映射解决了不同模态数据特征
异构性问题,并提出基于增量学习的相关反馈方法,
实现跨媒体相关性的准确度量.虽然CCA方法已
经成功应用到图像语义自动标注[6]和基于内容的图
像检索[2]等领域,但这些研究大多需要文本信息的
辅助,而文本数据本身就代表了一定的语义.因此,
对于图像和音频这种非结构化、难以应用文本描述
的多媒体数据,需要研究新的方法以挖掘两者间所
蕴涵的相关性.本文的方法实现了图像和音频之间
的跨媒体检索,能够通过底层异构的视觉特征和听
觉特征较好地理解高层的跨媒体语义关系,在检索
过程中实现不同模态之间的灵活跨越.
2 挑战及相关研究
跨媒体检索是基于内容的多媒体检索中一个新的研究领域,目前国际上还没有较成熟的跨媒体检索算法和技术.跨媒体检索需要处理不同模态的媒
体数据,例如:一个500维的视觉特征向量和一个
650维的听觉特征向量,两者可能都表达了相似的
语义概念,如爆炸和画面与爆炸的声音,但是计算机
却很难根据两个特征向量度量两者在语义层面上的
相关程度.以图像和音频为例,跨媒体检索面临的主
要挑战包括:
(1)图像视觉特征与音频听觉特征之间不但维
数不同,而且具有不同属性,这种异构性造成跨媒体
的相关性度量十分困难;
(2)即使解决了特征异构性问题,还需要进一
步缩小底层特征与高层语义之间的鸿沟,以提高跨
媒体检索精度.
近年来,一些研究者先后提出了类似跨媒体检
索思想的研究,挖掘不同模态之间的相关性,与本文
的跨媒体内容相关性学习有相似之处,这些方法主
要分为以下两类:
(1)基于相关性学习的自动语义标注和检索.
文献[6]通过学习图像和关键字之间的典型相关性,
以解决图像自动标注问题;类似地,有研究者根据典
型相关性实现基于关键字的图像检索[2];除了典型
相关性之外,还有其他的相关性挖掘研究,如文
献[7]将Web图像的视觉特征和伴随文字特征看成
两种不同模态,根据两者之间的标注关系非线性地
在图像相似度矩阵和文本相似度矩阵间传递相关
性,以提高Web图像检索效率.
(2)多模态特征关联和索引.视频内容同时包含
不同模态的底层特征,许多研究通过关联分析和互索
引等方法帮助理解视频语义.文献[8]提出一种主题
结构模型以组织不同模态的新闻内容,在新闻中出现
频率较高的语义概念和多媒体对象之间建立关联,使
得用户可以查询不同模态的新闻信息;文献[9]通过
挖掘多模态特征进行视频数据库的索引和检索.
上述研究分析了不同模态、异构特征之间的相
关性,用来缩小语义鸿沟、提高检索效率.然而,其中
大部分方法是为了提高单模态检索效率(如图像检
索、视频检索),而不是解决不同模态之间的相关性
匹配(如图像和音频之间).另一方面,一些研究在实
现不同模态之间的交叉检索时依赖于相关的文本数
据(如基于关键字的图像检索),而文本自身就代表
了一定的语义信息.因此,这些方法难以有效应用到8215期张 鸿等:一种基于内容相关性的跨媒体检索方法
①MagnusBorga.Canonicalcorrelationatutorial.January12,2001.http://people.imt.liu.se/～magnus/cca/tutorial/
传统基于内容的图像检索中存在的语...
南京航空航天大学硕士学位论文
i摘 要
传统基于内容的图像检索中存在的语义鸿沟问题使得仅凭图像的低层视觉特征进行匹配检
索难以获得较理想的效果。为缩小语义鸿沟，人们引入了相关反馈技术。该技术可从用户与检
索系统的实际交互过程中进行学习，发现并捕捉用户检索意图，并以此修正系统的检索策略，
最后得到能够满足用户实际需求的检索结果。传统的相关反馈方法局限于在一次检索过程中使
用相关反馈技术,由此产生的大量相关反馈信息并未被保存与利用,造成了信息的流失。通过保
存历史反馈信息，向系统引入长期学习机制，可进一步提高检索效率。
本文对基于日志的相关反馈技术作了进一步研究，给出了一种基于反馈日志的软标签SVM
相关反馈检索算法，算法采用支持向量机作为基本模型，针对反馈学习中的训练样本不足、检
索语义与图像库语义不对称、反馈噪声等问题给出了一种较为有效的解决方法。算法通过对日
志库的语义分析并借助系统的多轮反馈机制批量增加训练样本，缓解了样本不足问题；通过对
负类样本进行二次扩充向学习机输送更多的不相关语义，缓解检索中的语义不对称问题，提高
了分类器对相关和不相关语义的分类能力；通过对训练样本标签进行软化，有效抑制了反馈噪
声。另外，为充分发掘利用日志库提供的丰富语义信息，本文还给出了一种利用综合评分的相
关反馈检索方法，将日志库作为图像相似度度量信息的重要来源，直接参与到对图像相似度的
评分中。
最后本文开发了一个基于日志的图像检索原型系统并对文中算法进行了实验。实验表明，
本文提出的检索算法取得了较好的检索效果。
关键词：图像检索，相关反馈，长期学习，日志学习，支持向量机
图像检索中基于日志学习的相关反馈技术研究
iiAbstract
The semantic gap existing in traditional content-based image retrieval makes the results, which
数据网格环境下的多媒体资源检索
第３７卷
Ｖ０１３７ 第８期 ＮＯ．８ 计算机工程 Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ２０ｌ １年４月
Ａｐｒｉｌ ２０１１
．开发研究与设计技术・ 文章编号；ｌ００ｏ一３４２８（２０ｌ１）０８—１２７５—．０３ 文献标识码：Ａ 中图分类号：ＴＰ。 ・。
数据网格环境下的多媒体资源检索
张鸿，顾进广
（武汉科技大学计算机科学与技术学院，武汉４３００６５）
摘要：提出一种数据网格环境 的多媒体资源检索方法。通过设计分层结构的虚拟资源空间管理非结构化异构资源，当ＮＮＮＮ３＇，，￣Ｎ
到检索请求时，根据虚拟集和元数据等信息进行信息过滤，得到候选集及相应的结构化特征和语义标注，执行 点对候选集进行相似度求
精和排序运算，并将排序结果返回查询节点。仿真结果表明，该方法具有较好的时间性能和较高的查准率。
关健词：数据网格；多媒体检索；虚拟资源空间；相似度
Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ Ｕｎｄｅｒ Ｄａｔａ Ｇｒｉｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ
ＺＨＡＮＧ Ｈｏｎｇ，ＧＵ Ｊｉｎ－ｇｕａｎｇ
（Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｗｕｈａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｌｏｇｙ，Ｗｕｈａｎ ４３００６．５，Ｃｈｉｎａ）
［Ａｂｓｔｒａｃｔ］Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｏｐｏｓｅｓ ａ ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ｍｅｔｈｏｄ ｔｉｎｄｅｒ ｄａｔａ ｇｒｉｄ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ｉｔ ｄｅｓｉｇｎｓ ａ ｌａｙｅｒｅｄ ｖｉｒｔｕａｌ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｓｐａｃｅ ｔｏ ｍａｎａｇｅ ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ｄａｔａ ｗｈｉｃｈ ａｒｅ ｎｏｔ ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｉｚｅｄ ａｎｄ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓ Ｗｈｅｎ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｒｅｃｅｉｖｅ ｑｕｅｒｙ ｒｅｑｕｅｓｔ ｆｒｏｍ ａ ｑｕｅｒｙ ｎｏｄｅ，ｔｈｅ ｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ
跨媒体检索技术研究
跨媒体检索技术研究
随着移动互联网的发展，人们获取信息的方式也有了很大的变化。现在，人们不再满足于通过电视、话题或其他单一的媒体获取信息，他们需要通过多种途径获得信息，并期望这些媒体彼此互通，方便快捷。因此，跨媒体检索技术的研究成为了社会发展的重要组成部分。
一、跨媒体检索技术的定义
跨媒体检索技术是一种基于多媒体技术的检索模式，它可以检索多种媒体类型的内容，例如文本、图片、音频、视频等。这种技术通过将多种类型的媒体处理成一个统一的信息空间，用户可以方便、快捷地获取所需信息。
二、跨媒体检索技术的应用
跨媒体检索技术广泛应用于社会的各个领域，例如媒体与广告、音乐与娱乐、旅游与酒店、电商与购物等。
在媒体和广告领域，跨媒体检索技术可以帮助媒体公司更好地发挥媒体效应，提高广告的点击率和转化率。在音乐和娱乐领域，跨媒体检索技术可以帮助用户更好地发现音乐或其他娱乐内容，增强用户体验。在旅游和酒店领域，跨媒体检索技术可以帮助用户快速找到自己需要的信息，例如目的地、交通、住宿和旅游线路等。在电商和购物领域，跨媒体检索技术可以帮助用户更好地发现商品信息，加快购物速度。
三、跨媒体检索技术的关键技术
跨媒体检索技术的关键技术包括多媒体信息的处理、语义理解、信息融合和推荐技术等。
在多媒体信息的处理中，需要对多媒体信息进行相应的转换和处理，使其成为可检索的格式。在语义理解中，需要对文本、图片、音频和视频等不同类型的媒体信息进行语义理解，以便有效进行信息检索。在信息融合中，需要将多种类型的媒体信息融合为一个整体，提供更加全面、准确的信息。在推荐技术中，需要通过用户数据和信息源数据相结合的方法，推荐出用户感兴趣的信息，提供更加精准的信息服务。
四、跨媒体检索技术的发展趋势
跨媒体检索技术已经取得了很大的进展，但是随着人们对多样化、个性化信息需求的不断增加，跨媒体检索技术还需要进一步完善。
未来，跨媒体检索技术将会更加智能和高效。随着人工智能、大数据等技术的不断进步，跨媒体检索技术将会具备更高的智能化和自适应能力，能够更好地解决用户的个性化需求。同时，跨媒体检索技术也将会更加高效，能够在更短的时间内满足用户的检索需求。
移动互联网跨媒体信息检索技术
龙源期刊网
移动互联网跨媒体信息检索技术
作者：张旭 罗诗妍 金京培 裴海英
来源：《数字通信》2013年第01期
摘 要：互联网技术和社交网络的发展给人们的生活带来了新颖、广泛的数据和信息获取方式。这类信息具有广泛的数据内联性、用户相关性和模态多样性，呈现出典型的跨媒体数据特征。准确理解用户意图实现对跨媒体数据的精确检索是实现高效利用和管理互联网资源的基础。对该领域涉及的信息标注、语义推理和地理本体表现与理解等方法进行了介绍，对比现有的跨媒体检索系统讨论了该领域目前存在的问题和未来的发展趋势。
关键词：跨媒体；信息检索；移动互联网；语义推理；地理本体
中国分类号：TN911.7 文献标识码 ：A
文章编号：10053824（2013）01000105
0 引 言
近年来，随着互联网和信息技术的飞速发展，智能终端设备得到不断普及并给人们的日常生活带来了极大的便利。人们在随时、随地采集信息并以文本、音频、视频、图像以及其他形式为载体进行记录和分享的同时，一方面带来了多媒体信息的迅速膨胀，如何在海量的信息中实现跨越时间、空间和载体类型的信息检索显得越来越重要；另一方面，由于多媒体数据本身具有底层视听觉特征异构、高层语义丰富的特点，对其实现有效管理和智能利用十分困难。
跨媒体是在多媒体的基础上，利用各种媒体的形式和特征，对相同或者相关的信息用不同的媒体表达形式进行处理，由此产生存储、检索和交换等活动。跨媒体检索（crossmedia
retrieval， CMR）即是在跨媒体环境下，用户提交一种媒体对象作为查询示例，既可以检索出相同类型的相似对象，还能够返回不同类型的其他媒体对象的新型检索方式[1]。
早在1976年，麦格克效应[2]就揭示了人脑对外界信息的认知需要跨越和综合不同的感官信息，呈现出跨媒体的特性，而传统的基于关键字的检索和基于内容的多媒体检索由于其自身的局限性均不能满足人类跨媒体认知的需要，跨媒体检索技术应运而生。
基于内容的医学图像检索中的相关反馈技术
２８卷１期 ２００９年２月 中 国 生物 医 学 工 程学报 Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｖ０１．２８ Ｎｏ．１ Ｆｅｂｒｕａｒｙ ２００９
基于内容的医学图像检索中的相关反馈技术
沈 晔 夏顺仁 李敏丹
（浙江大学生物医学工程与仪器科学学院教育部生物医学工程重点实验室，杭州 ３１００２７） ０（中国计量学院信号与信息处理系，杭州３ｌｏｏｉｓ）
摘要：建立一个高效、准确的医学图像检索系统是目前具有挑战性的任务。由于相关反馈（ＲＦ）技术有效地解决 了“语义鸿沟”，成为基于内容的医学图像检索系统中提高检索性能的关键技术。文中根据ＲＦ算法采用的检索模 型，从基于距离度量的模型、基于概率统计分类模型和基于机器学习模型三个方面，对有代表性的算法进行了分 析与评价，并重点分析了基于机器学习的ＲＦ算法。最后对医学图像检索中ＲＦ技术的发展进行了展望。
关键词：基于内容的医学图像检索；语义鸿沟；相关反馈；机器学习；小样本
Ａ Ｓｕｒｖｅｙ ｏｎ Ｒｅｌｅｖａｎｃｅ Ｆｅｅｄｂａｃｋ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｉｎ Ｃｏｎｔｅｎｔ－ｂａｓｅｄ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｅ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ
ＳＨＥＮ Ｙｅ ， ＸＩＡ ＳｈａｎｏＲｅｎＨ ＬＩ Ｍｉｎ．Ｄａｎ２
（Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆＢｉｏｍｅｄｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔ＆＆ｏｃｅ，Ｔｈｅ Ｋｅｙ ＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＢｉｏｍｅｄｉｃａｌ Ｅｎｇｉｏｃｅｒｉｎｇ ｏｆＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ，Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ ３１００２７） （Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆＳｉｇｎａｌ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｃｈｉｎａ Ｊｉｌｉａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ ３１００１８）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ ａｎｄ ａｃｃｕｒａｔｅｌｙ ｓｅａｒｃｈｉｎｇ ｆｏｒ ｓｉｍｉｌａｒ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅｓ ｉｎ ｄａｔａｂａｓｅｓ ｉｓ ａ ｃｈａｌｌｅｎｇｉｎｇ ｔａｓｋ． Ｒｅｌｅｖａｎｃｅ ｆｅｅｄｂａｃｋ（ＲＦ），ａ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｂｒｉｄｇｅ“ｓｅｍａｎｔｉｃ ｇａｐ”ａｎｄ ｂｏｏｓｔ ｉｍａｇｅ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ，ｈａｓ ｂｅｃｏｍｅ ａ ｋｅｙ ｐａｒｔ ｏｆ ｃｏｎｔｅｎｔ—ｂａｓｅｄ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ（ＣＢＭＩＲ）．ＲＦ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｃａｎ ｂｅ ｃａｔｅｇｏｒｉｚｅｄ ｉｎｔｏ ｔｈｒｅｅ ｃｌａｓｓｅｓ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ
基于深度学习的跨模态检索综述
基于深度学习的跨模态检索综述
一、本文概述
随着信息技术的快速发展，多模态数据，如文本、图像、音频、视频等，已成为人们获取信息的主要方式。跨模态检索，作为一种能在不同模态数据间进行关联和搜索的技术，近年来受到了广泛的关注。深度学习，作为一种强大的机器学习方法，为跨模态检索提供了强大的技术支持。本文旨在综述基于深度学习的跨模态检索的最新研究进展，探讨其基本原理、主要方法、应用领域以及面临的挑战，以期能为该领域的研究者提供全面的参考和启示。
在本文中，我们将首先介绍跨模态检索的基本概念和研究背景，阐述其在实际应用中的重要性和意义。接着，我们将回顾深度学习的发展历程，探讨其在跨模态检索中的应用及其优势。然后，我们将详细介绍基于深度学习的跨模态检索的主要方法，包括基于表示学习的跨模态检索、基于生成模型的跨模态检索以及基于对抗学习的跨模态检索等。我们还将介绍跨模态检索在各个领域的应用，如图像-文本检索、音频-文本检索、视频-文本检索等。
我们将对基于深度学习的跨模态检索的研究现状进行总结，分析其存在的问题和挑战，并对未来的研究方向进行展望。我们希望通过本文的综述，能为跨模态检索领域的研究者提供有益的参考，推动该领域的研究进一步发展。
二、跨模态检索的基本原理和方法
跨模态检索是指利用不同模态的数据（如文本、图像、音频、视频等）进行信息检索的一种技术。其基本原理和方法主要包括模态间的映射和对应关系的建立、特征提取和表示、以及相似度计算和匹配等步骤。
跨模态检索需要建立不同模态数据之间的映射和对应关系。由于不同模态的数据具有不同的特性，如何将它们映射到同一个特征空间中，使得它们之间可以进行比较和匹配，是跨模态检索的关键问题之一。常用的映射方法包括基于深度学习的映射方法、基于典型相关分析的方法、基于矩阵分解的方法等。
特征提取和表示是跨模态检索的另一个重要步骤。对于不同模态的数据，需要采用相应的特征提取方法，将其转化为适合进行检索的特征表示。例如，对于图像数据，可以采用卷积神经网络（CNN）等方法提取图像的特征；对于文本数据，可以采用词向量、文本向量等方法进行特征表示。
视频内容检索与推荐方法综述与对比
视频内容检索与推荐方法综述与对比
随着互联网的发展和视频平台的兴起，大量的视频内容涌现出来，用户面临着内容过载的问题。为了帮助用户快速找到想要的视频内容，视频内容检索与推荐方法应运而生。本文旨在综述当前常用的视频内容检索与推荐方法，并进行对比分析。
一、视频内容检索方法
1. 基于文本信息的检索方法
基于文本信息的视频内容检索方法是最早也是最简单的方法之一。该方法通过对视频相关的文本信息（如标题、标签、描述等）进行建模和检索，根据用户输入的关键词进行匹配。然而，这种方法往往会受限于文本信息的质量和准确性，容易产生干扰性结果。
2. 基于视觉特征的检索方法
基于视觉特征的视频内容检索方法主要是通过分析视频的视觉内容，计算图像或帧的特征，如颜色、纹理、形状等，利用这些特征进行相似度匹配。这种方法可以克服文本信息的局限性，但在视频内容丰富或变化剧烈的情况下，效果有限。
3. 基于语义理解的检索方法
基于语义理解的视频内容检索方法通过对视频内容进行语义分析和理解，构建视频的语义模型，从而实现更准确的检索。这种方法一般采用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够捕捉到视频中的更高层次的语义信息。 二、视频内容推荐方法
1. 基于协同过滤的推荐方法
基于协同过滤的视频内容推荐方法是最常用和经典的推荐方法之一。该方法通过分析用户行为数据，找到与目标用户最相似的其他用户或视频内容，根据这些相似性进行推荐。协同过滤方法有基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种形式。
2. 基于内容过滤的推荐方法
基于内容过滤的视频内容推荐方法是在视频内容的基础上进行推荐的方法。该方法通过分析视频的特征和属性，构建视频的内容模型，根据用户的偏好和历史行为进行匹配和推荐。这种方法一般使用机器学习算法，如聚类算法和分类算法。
3. 基于深度学习的推荐方法
基于深度学习的视频内容推荐方法使用深度神经网络模型，能够更好地挖掘用户和视频内容之间的潜在关系。这种方法一般结合用户行为数据和视频内容数据进行训练，通过学习用户和内容的表示向量，实现更准确的推荐。
基于知识图谱的MOOC平台资源检索引擎
基于知识图谱的MOOC平台资源检索引擎
作者：刘晋泽 王伊 马靖仑 李骁 肖枫涛
来源：《现代职业教育》2021年第24期
[摘 要] 由于当前MOOC平台学习资源数量不断增长，检索引擎能否帮助用户准确定位其需要的课程对于用户体验而言意义重大。然而，当前国内主流MOOC平台的资源检索粒度较粗，用户难以针对想学习的某一具体知识点定位相关课程。鉴于此，提出了将知识图谱应用于MOOC平台资源检索的思路，并通过实体识别、关系分析、课程知识点发现等方法构建了面向MOOC数据的知识图谱，然后基于该图谱搭建了资源检索引擎。将该引擎与国防科技大学梦课平台进行了集成，并开展了用户调研以验证该引擎的有效性。实验结果表明，该引擎可有效针对知识点粒度进行资源检索，提升了用户使用体验。
[关 键 词] 知识图谱;检索引擎;MOOC;图数据库
[中图分类号] GTP315 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2021）24-0060-04
从2013年以来，国内在线教育蓬勃发展，MOOC（Massive Open Online Courses，大规模开放在线课程）这一学习模式在我国得到了越来越多用户的认同[1]，诞生了诸如中国大学MOOC、学堂在线、智慧树等一系列知名MOOC平台[2]，为用户在线学习提供了良好途径。随着平台规模的不断扩大，其学习资源数量快速增长，据统计，截至2019年，中国大学MOOC、学堂在线、智慧树等平台均已上线课程2000门左右[3]。庞大的课程数量一方面极大地丰富了用户的选择，但另一方面也使用户需要花费大量时间寻找满足自身学习需求的课程。在此情况下，平台的资源检索引擎变得至关重要，能否帮助用户更准确地在海量资源中找到其需要的课程，成为各个MOOC平台面临的挑战。然而，当前主流平台的资源检索机制大多是基于课程、教师、院校等基本信息的模糊查询，检索粒度较粗，用户难以针对想学习的某一具体知识点定位相关课程。鉴于此，本文提出并实现了一个基于知识图谱的MOOC平台资源检索引擎，该引擎首先通过实体识别、关系分析、课程知识点发现等方法，以图数据库为存储媒介，构建了面向MOOC数据的知识图谱;然后基于该知识图谱，辅以自然语义理解等技术，实现了粒度更加精细的资源检索。本文将该引擎与真实平台进行了集成，并开展了用户调研实验。结果表明，该引擎可有效针对知识点粒度检索相关课程，提升用户使用体验。