周凱++朱一杰++龔松杰++李浩波

摘 要：隨著信息時代的到來，信息多元化程度加深。多媒體信息成為互聯(lián)網(wǎng)上主要的信息載體。然而，面對互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)海量的多媒體信息，如何快速精確地獲取所需查詢結果是一個很大的技術挑戰(zhàn)。該研究互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境里關鍵的大數(shù)據(jù)多媒體信息檢索技術，使得用戶能夠精確地檢索所需的多媒體信息。

關鍵詞：大數(shù)據(jù) 多媒體 信息檢索

中圖分類號：H04 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2015）08（c）-0023-02

隨著網(wǎng)絡與多媒體技術的高速發(fā)展，在互聯(lián)網(wǎng)上的信息，尤其是多媒體信息富含大量的特征。近年來，搜索引擎提供了多種應用向的搜索服務。例如谷歌的圖片、地圖和視頻搜索功能。由于這些技術的迅速發(fā)展，使得網(wǎng)絡中的多媒體信息出現(xiàn)爆炸性增長。面對海量的多媒體信息，如何高速的獲取精確查詢結果是國內(nèi)外學術界聚焦關注的問題。檢索多媒體信息的本質(zhì)是高維度的矢量相似。同時，它是一種高計算的數(shù)據(jù)操作，在面對大量的多媒體數(shù)據(jù)時，搜索效率往往不如人意。盡管如此，隨著一定程度上多維索引技術的提高，使得這些指數(shù)索引方法解決了許多有效向量數(shù)據(jù)的問題。

1 大數(shù)據(jù)技術

引用“大數(shù)據(jù)”研究機構Gartner的定義?！按髷?shù)據(jù)處理才能是必要”是新模式，擁有更好的決定力、洞察力和流程的優(yōu)化能力、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

大數(shù)據(jù)技術的戰(zhàn)略不是擁有龐大的數(shù)據(jù)，而是把這些數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。換句話說，如果大數(shù)據(jù)是一種產(chǎn)業(yè)的話，那么使這個產(chǎn)業(yè)盈利的鑰匙，就是提高數(shù)據(jù)處理的能力，通過數(shù)據(jù)處理實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“附加價值”。

從技術上看，大數(shù)據(jù)和云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然不會使用單臺計算機進行數(shù)據(jù)處理，必須采用分布式的架構。雖然它的特點是挖掘大量的數(shù)據(jù)碎片，但是它必須依賴云計算的分散處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲和虛擬化技術。

隨著云時代的到來，大數(shù)據(jù)也吸引了越來越多的關注。某分析團隊認為大數(shù)據(jù)通常是形容公司收集大量的非構造化數(shù)據(jù)和半構造化數(shù)據(jù)，但對這些關系型數(shù)據(jù)庫的下載分析將花費大量時間和金錢。隨著大數(shù)據(jù)的分析和云計算聯(lián)系到一起，使得這些數(shù)據(jù)必須使用大量的計算機進行數(shù)據(jù)分析工作。

大數(shù)據(jù)使用特殊技術高效處理某個時間段內(nèi)的大量數(shù)據(jù)。因此適用于大數(shù)據(jù)的技術，包括大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘的電力網(wǎng)、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計算平臺、互聯(lián)網(wǎng)和擴張的存儲系統(tǒng)。

2 互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下大數(shù)據(jù)多媒體信息檢索

為了提高檢索效率，需要研究高維索引的多媒體數(shù)據(jù)機制及基于服務計算的并行檢索與多重查詢的優(yōu)化方法，如圖1所示。

2.1 數(shù)據(jù)表示

用戶評分數(shù)據(jù)可以用一個z×l階客戶-商品評分矩陣表示，z 行代表個z用戶，l 列代表l個項目，第p 行j 列的元素代表客戶p 對商品j 的評分值。

2.2 相似性度量

度量客戶之間相似性的方法有許多種，主要有三種方法：余弦相似性度量公式、修正的余弦相似度量公式和相關相似度量公式的方法。

（1） 余弦相似性

用戶評分看作為n 維項空間上的向量， 如果用戶對其項沒有進行評分， 則將用戶對該項的評分設為0 ，用戶間的相似性通過向量間的余弦夾角度量。公式如下：

（2） 修正的余弦相似性

修正余弦相關性充分考慮了不同用戶的評分尺度問題， 通過減去用戶對項目的評分來實現(xiàn)它的優(yōu)點。公式如下：

（3） 相關相似度

相關相似度又稱Pearson 相關系數(shù)度量， 設用戶i 和用戶j 共同評分過的項目集合用Ii ，j=I1∩I2表示， 則用戶i 和用戶j 的相似度sim（i，j）為：

2.3 推薦產(chǎn)生

根據(jù)當前用戶的鄰居對項目的評分信息，預測當前用戶對未評分項目的評分， 產(chǎn)生推薦。通過上面提出的相似性度量方法找到目標用戶的鄰居，之后產(chǎn)生相應的推薦。預測公式如下：

3 結語

隨著在網(wǎng)絡中，大數(shù)據(jù)和多媒體技術的迅速發(fā)展，使得多媒體信息成為互聯(lián)網(wǎng)上的主要信息媒體。但是面臨互聯(lián)網(wǎng)上大量的多媒體信息，如何快速準確地獲取查詢結果有很大的技術挑戰(zhàn)。而大數(shù)據(jù)多媒體信息檢索技術則會根據(jù)用戶輸入快速、準確地檢索出數(shù)據(jù)信息。

參考文獻

[1] 莊越挺，潘云鶴，吳飛.網(wǎng)上多媒體信息分析與檢索[M].北京：清華大學出版社，2002.

[2] Gong S， Wang Y. Research on Security Strategy of Electronic Commerce Industry Websites：2015 International Conference on Advances in Mechanical Engineering and Industrial Informatics [C].Paris： Atlantis Press，2015.

[3] Gong S. Research on the Generated Path of Electronic Commerce System Based on Innovative High-skilled Technology， 2015 International Industrial Informatics and Computer Engineering Conference [C].Paris： Atlantis Press， 2015.

[4] Song Jiegong， Li Pingzeng， The Solution of Safety of Electronic Cash in E-Commerce under Cloud Computing Environment [J].Advanced Materials Research，2014，3326（989）：4314-4317.

[5] Songjie Gong， Research on the Growth Mechanism of High-Skilled System in Computer Science and Technology [J].Applied Mechanics and Materials，2014，2987（513）：2748-2751.