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鲁棒指纹(哈希)表示及面向Deep Web的信息检索技术研究与应用
立项支持
  • 公布年份:
    2018
  • 中图分类:
    G354.42
  • 关键词:
  • 成果简介:
    项目背景和主要创新: 科普信息化建设是国家的一项重要战略举措。近年来,科普信息载体由传统的报纸、书籍等纸质媒体向图像、视频等数字化媒体转变。而随着互联网的发展,这些数字媒体数据量呈爆炸性增长。在这种形式下,如何从海量数据中检索到对用户有用或用户喜欢的科普媒体内容、如何对搜索到的不同模态的媒体内容进行重排序和推荐,从而提升用户体验,对促进科普信息推广非常重要。因此,对数字媒体信息检索的研究具有重要的意义。 自2009年起至今,项目组成员针对鲁棒指纹(哈希)表示及其面向Deep Web的检索技术应用展开研究,获得国家自然科学基金等项目的立项支持。项目组创新性地提出了一系列方法和技术,主要研究内容和创新性如下: (一)提出了利用流形学习以及图嵌入统一框架对数据特征进行低维表示的模型,以及鲁棒指纹(哈希)的大规模分层匹配方案,有效地解决了海量媒体数据检索中的“维数灾难”问题,降低了检索复杂度,检索效率提高6%以上。具体包括:1)提出了基于双重流形学习的特征降维方法;2)提出了图嵌入框架下的数据低维特征表示模型;3)提出了鲁棒指纹(哈希)分层匹配方案。 (二)提出了数据异构特征关系挖掘以及异构特征融合模型,获取内容表征,基于融合内容表征,提出了低损失的鲁棒指纹(哈希)量化策略。该成果解决了鲁棒指纹(哈希)生成中多特征融合以及量化过程中的信息损失问题,检索精度提升7%以上。具体包括:1)提出了基于Delaunay三角化和图模型的特征点关系挖掘方法;2)提出了利用张量模型进行异构特征融合的方法;3)提出了基于整数规划的多尺度视频摘要生成方法,其思想可以推广到图像、文本等数据模态;4)提出了基于无监督学习的特征量化策略。 (三)提出了面向Deep Web的信息检索和集成方案,有效提升了系统个性化检索效率。具体内容包括设计实现了从浅层互联网查询接口发现、表示到面向Web数据集成的特征抽取、数据源选择等高效集成方案。 技术成果及推广应用: 项目成果在相关领域权威期刊及会议上发表学术论文34篇,其中23篇被SCI/EI收录;授权发明专利3项、实用新型专利1项、软件著作权4项。 项目成果主要应用在多家单位的科普信息化和信息共享平台中:应用在济南市地震监测中心的数字化地震科普馆、数字化地震资料库平台上,每年为近万余名参观者提供了数字化检索服务,促进了地震相关科普知识的推广;应用在山东省信息中心在线阅览、视频公开课检索平台上,为全省政府机关和单位提供免费信息服务;应用在由山东政通科技发展有限公司承建的山东省社科数据共享平台上,为全省社科工作者提供免费数据服务,以上应用产生了很好的社会效益。另一方面,成果应用在上市公司山东联科云计算股份有限公司大数据管理展示和文件影像管理等平台上,也产生了较好的经济效益。
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