張寶鵬　彭進(jìn)業(yè)　范建平

摘要：提出基于概念網(wǎng)的媒體大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化描述和分析的技術(shù)框架，該框架可以針對(duì)不同的數(shù)據(jù)獲取來源，通過層次式多角度概念描述模型融合數(shù)據(jù)的視覺特征、實(shí)例和概念關(guān)聯(lián)的語(yǔ)義，并提出面向單一媒體和多媒體文檔的跨媒體概念提取及基于結(jié)構(gòu)的語(yǔ)義對(duì)齊方法，從而有效支持媒體大數(shù)據(jù)的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)分析及多領(lǐng)域的智能應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：概念網(wǎng)；媒體大數(shù)據(jù)分析；概念抽??；結(jié)構(gòu)化描述；可視化

Abstract：In this paper， we propose that a topic network-based enabling technology framework for big media analysis and structural description. And it proposes a hierarchical concept description model with multiple perspectives for different sources data to integrating semantic of visual， instance and concept correlation. And cross-media concept extraction method for single media and multimedia document and their structure-based semantic alignment method are also proposed， which can efficiently support the big media analysis and smart application in many domain.

Key words：topic network； big media analysis； concept extraction； structural description； visualization

隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和迅速發(fā)展，各類在線社交網(wǎng)絡(luò)（如Facebook、Twitter、新浪微博、騰訊網(wǎng)等）的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)資源越來越多樣化，并呈爆炸式增長(zhǎng)。這種大數(shù)據(jù)的勢(shì)態(tài)引發(fā)了多行業(yè)、多領(lǐng)域的時(shí)代性變革。大數(shù)據(jù)思想的重要在于[1]：人們可以在很大程度上從對(duì)于因果關(guān)系的追求中解脫出來，轉(zhuǎn)而將注意力放在相關(guān)關(guān)系的發(fā)現(xiàn)和使用上。目前，在互聯(lián)網(wǎng)中，大量文本、圖像、音頻、視頻等媒體大數(shù)據(jù)迅速增長(zhǎng)，其中蘊(yùn)含了很多人類社會(huì)活動(dòng)的基本規(guī)律，公共衛(wèi)生、商業(yè)乃至思維模式因此醞釀著重大的機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)。基于大數(shù)據(jù)的研究逐漸成為各國(guó)政府重點(diǎn)發(fā)展的國(guó)家戰(zhàn)略，及時(shí)、準(zhǔn)確地獲取并理解這些數(shù)據(jù)及其關(guān)系不僅僅可以為政府在社會(huì)生活、金融服務(wù)、醫(yī)療衛(wèi)生等方面發(fā)現(xiàn)和處理民生問題，輔助政府決策，同時(shí)也為互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供有效的客戶和經(jīng)濟(jì)規(guī)律的知識(shí)輔助，提供商業(yè)智能決策支持。

盡管媒體大數(shù)據(jù)成長(zhǎng)迅速，應(yīng)用廣泛，但其數(shù)據(jù)量大、種類繁雜、價(jià)值密度低以及時(shí)時(shí)刻刻不斷變化的特點(diǎn)，使得存儲(chǔ)、統(tǒng)計(jì)、分類以及調(diào)用都非常困難[2]，其價(jià)值遠(yuǎn)沒有得到充分的利用和開發(fā)。而人工智能領(lǐng)域的一些理論和比較實(shí)用的方法，已經(jīng)開始用于大數(shù)據(jù)分析方面，推動(dòng)兩個(gè)領(lǐng)域技術(shù)和應(yīng)用融合的加速，但依然只是初期。目前谷歌、百度等通用的搜索引擎提供了基于文本描述的多媒體的檢索機(jī)制，但對(duì)于大數(shù)據(jù)背景下的多種媒體數(shù)據(jù)來說，還缺乏準(zhǔn)確文本描述，需要不同的算法分析、理解其內(nèi)容的語(yǔ)義，實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的文本描述，從而為搜索引擎所用。另外，媒體數(shù)據(jù)間的異構(gòu)性特點(diǎn)，使得當(dāng)前單一媒體的搜索引擎無(wú)法有效支持大數(shù)據(jù)條件下異構(gòu)媒體間的數(shù)據(jù)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)檢索。因此，從媒體大數(shù)據(jù)智能應(yīng)用的角度來看，其表示、理解及檢索是重要的環(huán)節(jié)，而根據(jù)異構(gòu)媒體間語(yǔ)義關(guān)系實(shí)現(xiàn)媒體大數(shù)據(jù)的智能的模式發(fā)現(xiàn)是解決這些問題的關(guān)鍵點(diǎn)。

1 媒體大數(shù)據(jù)分析和描述的關(guān)鍵問題

根據(jù)媒體大數(shù)據(jù)深度分析的目標(biāo)，以及其支撐媒體搜索引擎、媒體消費(fèi)和關(guān)聯(lián)分析的需求，盡管當(dāng)前異構(gòu)媒體的關(guān)聯(lián)和分析技術(shù)有一些相關(guān)研究，但有些關(guān)鍵問題還沒有得到解決，包括：

（1）媒體數(shù)據(jù)標(biāo)注的不確定性及歧義性

除了大數(shù)據(jù)的4個(gè)V（Volumn、Variety、Velocity、Value）之外，為充分利用大數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的知識(shí)信息，一個(gè)重要的問題是解決媒體數(shù)據(jù)標(biāo)注的不確定性、歧義性，這種不確定的標(biāo)簽數(shù)據(jù)包括：

粗糙標(biāo)注，例如圖片中對(duì)象是在圖片層次上給出的，而忽略了其區(qū)域性的語(yǔ)義；

抽象標(biāo)注，指標(biāo)簽只從高層語(yǔ)義角度給出，缺乏具體語(yǔ)義關(guān)聯(lián)；

無(wú)關(guān)標(biāo)注，指標(biāo)注和圖像語(yǔ)義并無(wú)關(guān)聯(lián)；

噪聲標(biāo)注，指錯(cuò)誤的標(biāo)注。

這些標(biāo)簽數(shù)據(jù)將誤導(dǎo)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類器在性能和準(zhǔn)確率上的退化。目前很多項(xiàng)目開展了圖像智能標(biāo)注的工作，旨在提高標(biāo)簽的準(zhǔn)確率，包括傳統(tǒng)概率的方法[3-4]、場(chǎng)景限制下的綜合方法[5]、深度學(xué)習(xí)方法[6]及面向大規(guī)模的方法[7]等，但面向媒體大數(shù)據(jù)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，復(fù)雜的語(yǔ)義及智能化的需求使得當(dāng)前技術(shù)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足其需要。

（2）媒體大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化描述及其機(jī)器學(xué)習(xí)的算法

媒體大數(shù)據(jù)包含大量的語(yǔ)義概念，而且語(yǔ)義概念之間有千絲萬(wàn)縷的關(guān)系；同時(shí)對(duì)于不同主域的應(yīng)用環(huán)境，不同的語(yǔ)義關(guān)系需要不同的結(jié)構(gòu)化描述。目前傳統(tǒng)多媒體語(yǔ)義描述模型主要包括兩種：詞袋模型，其源于自然語(yǔ)言理解，適合于視覺的相似匹配，但與語(yǔ)義并沒有直接的對(duì)應(yīng)關(guān)系；基于特征-語(yǔ)義的分類模型，源于機(jī)器學(xué)習(xí)，其主要參考的是人類語(yǔ)義感知設(shè)計(jì)，提取難度較大，準(zhǔn)確率不高。由于傳統(tǒng)多媒體語(yǔ)義提取采用多類學(xué)習(xí)的方法，其中用兩類分類器合成的方法，訓(xùn)練檢測(cè)復(fù)雜度較高，訓(xùn)練難度大，而傳統(tǒng)的多任務(wù)學(xué)習(xí)和結(jié)構(gòu)化支持向量機(jī)（SVM）學(xué)習(xí)方法，無(wú)法真正發(fā)掘出概念間相似性結(jié)構(gòu)的信息。兩種方法必須要解決的問題就是面向媒體大數(shù)據(jù)的泛化能力。目前，基于深度學(xué)習(xí)的多媒體語(yǔ)義提取方法得到了空前的關(guān)注，如文本檢索會(huì)議（TREC）的視頻事件檢測(cè)提出的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)的深度學(xué)習(xí)算法，微軟的音、視頻索引服務(wù)（MAVIS）的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，Google的深度學(xué)習(xí)模型等，都獲得了很好的效果。但它們主要對(duì)音頻、視頻或文本單一模態(tài)進(jìn)行分析，沒有充分利用多模態(tài)信息間的相互協(xié)同關(guān)系。

（3）媒體大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性分析

媒體大數(shù)據(jù)分析首先需要研究異構(gòu)媒體的統(tǒng)一表示[8]，相似度計(jì)算及語(yǔ)義關(guān)聯(lián)的分析方法。傳統(tǒng)的異構(gòu)媒體采用基于子空間的映射技術(shù)，包括典型關(guān)聯(lián)分析（CCA）方法、概率潛語(yǔ)義分析（PLSA）方法等。在相似度計(jì)算方面，主要的度量方法是基于圖模型的相似度度量方法和基于學(xué)習(xí)的相似度度量方法[9]，但目前兩者主要都是依賴共生性假設(shè)，即如果兩個(gè)多媒體文檔包含同一個(gè)媒體對(duì)象，則它們具有相同語(yǔ)義，也可以說是基于概念和概念的相似性或簡(jiǎn)單的物理依賴?？缑襟w數(shù)據(jù)中的內(nèi)在語(yǔ)義關(guān)系和結(jié)構(gòu)（概念相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)）并沒有給予充分的考慮，并且概念間關(guān)系復(fù)雜，因此并不適用于媒體大數(shù)據(jù)的深度分析，而主流的機(jī)器學(xué)習(xí)方法可能無(wú)法直接解決其復(fù)雜、大規(guī)模學(xué)習(xí)問題。

（4）媒體大數(shù)據(jù)的可視化與可視化分析

在媒體大數(shù)據(jù)的深度分析中，準(zhǔn)確率和查全率是主要的分類器的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，但由于學(xué)習(xí)分類器會(huì)過擬合，以及用于分類器訓(xùn)練和測(cè)試的樣本是服從于同樣的分布，因此評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)會(huì)誤導(dǎo)分類器的判定能力，也就是說不能顯式地反映分類器和正確率和其辨識(shí)力。一種有效用于分類器評(píng)估的方法是可視化分類器的邊界和類間的邊緣，用戶可以交互式地評(píng)估其正確率。因此，在機(jī)器學(xué)習(xí)過程中融合人的交互式操作，來改善分類器訓(xùn)練具有更高的應(yīng)用價(jià)值。

2 媒體大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的

參考技術(shù)框架

針對(duì)目前在媒體大數(shù)據(jù)深度分析中所面臨的問題，其未來發(fā)展的思路應(yīng)該是基于內(nèi)容語(yǔ)義的、全生命周期的支撐，因此我們提出了基于概念網(wǎng)的核心參考技術(shù)框架，如圖1所示。針對(duì)媒體大數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，我們需要考慮兩種關(guān)鍵技術(shù)問題：有監(jiān)督的媒體語(yǔ)義學(xué)習(xí)；無(wú)監(jiān)督的多媒體內(nèi)容理解。

目前媒體大數(shù)據(jù)的跨媒體概念的提取方法主要針對(duì)兩種不同的媒體數(shù)據(jù)獲取類型：一種是多媒體文檔，主要是電視節(jié)目和網(wǎng)絡(luò)媒體，包含圖像、視頻、音頻和伴隨文本描述等多種媒體形式。其關(guān)聯(lián)關(guān)系隱含在多媒體文檔中，重點(diǎn)解決的問題是多模態(tài)特征融合與跨模態(tài)關(guān)聯(lián)分析的問題，而跨模態(tài)深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以基于已有的圖像、視頻、音頻及其對(duì)應(yīng)的文本訓(xùn)練其語(yǔ)義概念檢測(cè)模型，檢測(cè)數(shù)據(jù)中的語(yǔ)義概念，并使用跨媒體語(yǔ)義對(duì)齊技術(shù)實(shí)現(xiàn)不同媒體語(yǔ)義概念的對(duì)齊。另外一種是單一視覺媒體，主要指監(jiān)控錄像和照片包含單一視頻和圖像，但沒有伴隨文本描述，需要進(jìn)行多媒體數(shù)據(jù)中視覺語(yǔ)義概念的直接檢測(cè)。其通過結(jié)合直接的標(biāo)注數(shù)據(jù)和圖像或視頻的初級(jí)語(yǔ)義進(jìn)行結(jié)構(gòu)協(xié)同學(xué)習(xí)，提取語(yǔ)義概念并關(guān)聯(lián)到對(duì)應(yīng)的初級(jí)語(yǔ)義概念上，得到跨媒體語(yǔ)義。結(jié)構(gòu)協(xié)同學(xué)習(xí)是基于概念相似性結(jié)構(gòu)進(jìn)行協(xié)同學(xué)習(xí)獲得的分類模型的方法，其語(yǔ)義的統(tǒng)一于概念網(wǎng)絡(luò)，有助于融合異構(gòu)媒體的內(nèi)容及關(guān)系特征，同時(shí)易于進(jìn)行增量計(jì)算、測(cè)試修正及擴(kuò)展。

該技術(shù)框架可以有效支持異構(gòu)媒體大數(shù)據(jù)的可擴(kuò)展應(yīng)用，包括與當(dāng)前搜索引擎的結(jié)合及面向不同應(yīng)用領(lǐng)域的推薦系統(tǒng)等，如圖2所示。

3 媒體大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的

關(guān)鍵技術(shù)

3.1 層次式多角度概念描述

多模態(tài)數(shù)據(jù)的語(yǔ)義提取并存儲(chǔ)為語(yǔ)義庫(kù)，需要一個(gè)能夠描述所需語(yǔ)義信息，方便語(yǔ)義運(yùn)算的語(yǔ)義模型作為數(shù)據(jù)語(yǔ)義存儲(chǔ)和運(yùn)算格式。由于相關(guān)的數(shù)據(jù)應(yīng)用需要在高層語(yǔ)義、底層特征和實(shí)例樣本等不同的層面處理海量數(shù)據(jù)及其語(yǔ)義，這要求語(yǔ)義描述模型要在統(tǒng)一的框架下存儲(chǔ)所有這些信息。其難點(diǎn)在于：模型必須能夠統(tǒng)一存儲(chǔ)不同種類、不同層面差異巨大的媒體數(shù)據(jù)及其特征和語(yǔ)義。我們認(rèn)為：應(yīng)包括3層結(jié)構(gòu)組成的描述模型，通過整合3個(gè)層次的關(guān)聯(lián)（如圖3所示），實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義-實(shí)體-關(guān)系模型。其中位于語(yǔ)義層次的概念網(wǎng)應(yīng)充分考慮大規(guī)模概念間的相關(guān)性，并提供能夠?qū)γ襟w大數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析與結(jié)構(gòu)化描述的新框架，從而用于指導(dǎo)訓(xùn)練大規(guī)模相關(guān)關(guān)聯(lián)的分類器，并大幅度提高概念檢測(cè)準(zhǔn)確性。

3.2 基于多媒體文檔的跨媒體概念

提取

傳統(tǒng)搜索引擎技術(shù)支持的圖像-文本對(duì)應(yīng)關(guān)系的獲取具有很大的不確定性（如圖4所示），而面向媒體大數(shù)據(jù)，語(yǔ)義對(duì)齊與關(guān)聯(lián)分析可以利用視覺聚類、隨機(jī)行走和概念語(yǔ)義網(wǎng)進(jìn)行相關(guān)性重排以產(chǎn)生更準(zhǔn)確的跨媒體語(yǔ)義對(duì)齊結(jié)果，并提取更準(zhǔn)確的大規(guī)?？缑襟w概念，同時(shí)利用視覺聚類可以進(jìn)行跨媒體的語(yǔ)義消歧。這種跨媒體語(yǔ)義對(duì)齊方法可以為機(jī)器視覺研究提供大量的可靠標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

3.3 基于單一媒體的跨媒體概念提取

結(jié)構(gòu)協(xié)同學(xué)習(xí)利用多個(gè)語(yǔ)義概念之間的相似性關(guān)系信息設(shè)計(jì)檢測(cè)語(yǔ)義概念的分類器，通過充分利用這種相似性關(guān)系信息（該關(guān)系可以用結(jié)構(gòu)表示），提升大類數(shù)媒體數(shù)據(jù)分類的性能和準(zhǔn)確率。面向大媒體數(shù)據(jù)的大規(guī)模結(jié)構(gòu)協(xié)同學(xué)習(xí)框架（如圖5所示），首先將語(yǔ)義概念相似性網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分割以形成相似概念組，這一過程將最相似的語(yǔ)義概念分到同一組，而將差異較大的概念分到不同組，實(shí)現(xiàn)將語(yǔ)義概念中的相似結(jié)構(gòu)表示為概念的分組情況。針對(duì)不同分類任務(wù)可選擇不同分類算法和不同特征表示，有助于大量減少訓(xùn)練復(fù)雜度。同時(shí)，利用多層視覺樹[10]來管理大量分類器，實(shí)現(xiàn)快速提取大規(guī)?？缑襟w概念。這其中一個(gè)重要的問題是：訓(xùn)練圖像實(shí)例如何提取語(yǔ)義。目前，深度學(xué)習(xí)可以得到很好的特征提取及分類效果[11]，而更為有效的方法是將各種傳統(tǒng)視覺特征作為先驗(yàn)知識(shí)模型加入到深度學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練當(dāng)中。

3.4 跨媒體語(yǔ)義對(duì)齊

當(dāng)前很多算法都是針對(duì)不同媒體的數(shù)據(jù)構(gòu)建語(yǔ)義結(jié)構(gòu)化模型。這些模型有的較好地關(guān)聯(lián)到了高層語(yǔ)義，但因?yàn)槿狈ο嚓P(guān)的文本數(shù)據(jù)標(biāo)注而無(wú)法關(guān)聯(lián)到高層語(yǔ)義，只能通過深度學(xué)習(xí)算法獲得大量抽象的語(yǔ)義概念及其關(guān)系。為了統(tǒng)一管理和挖掘媒體大數(shù)據(jù)，必須實(shí)現(xiàn)抽象的語(yǔ)義概念與具體的語(yǔ)義概念（語(yǔ)言）對(duì)齊。描述媒體的結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義信息的模型一般為圖結(jié)構(gòu)，我們需要研究語(yǔ)義對(duì)齊方法實(shí)現(xiàn)多個(gè)語(yǔ)義結(jié)構(gòu)的對(duì)齊，提高語(yǔ)義信息的準(zhǔn)確度。其難點(diǎn)在于：需要精確估計(jì)兩個(gè)圖的部分節(jié)點(diǎn)之間的相似度關(guān)系，但語(yǔ)義概念在不同媒體數(shù)據(jù)中的具體表現(xiàn)差異巨大，難以直接估算相似度。

為了充分利用所有語(yǔ)義信息獲得最高對(duì)齊精度，可以使用流形對(duì)齊方法，該方法對(duì)實(shí)現(xiàn)兩個(gè)語(yǔ)義結(jié)構(gòu)的對(duì)齊是個(gè)較好的選擇。如圖6所示：流形對(duì)齊算法綜合計(jì)算兩個(gè)語(yǔ)義空間的語(yǔ)義概念的相似度和語(yǔ)義概念的內(nèi)在關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn)兩個(gè)語(yǔ)義空間的對(duì)齊，這比僅僅依據(jù)語(yǔ)義概念之間的各種相似性的方法具有更高性能。

為簡(jiǎn)化描述，下面我們把抽象的語(yǔ)義概念稱為未標(biāo)記實(shí)體，具體的語(yǔ)義概念稱為語(yǔ)義實(shí)體。在使用流形對(duì)齊算法過程中，我們需要計(jì)算部分未標(biāo)記實(shí)體和語(yǔ)義實(shí)體之間的相似度。我們提出了兩種相似度計(jì)算方法：結(jié)構(gòu)協(xié)同分類獲得的語(yǔ)義概念包含對(duì)齊的圖像視頻數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)上也包括深度學(xué)習(xí)算法提取的未標(biāo)記實(shí)體，通過統(tǒng)計(jì)未標(biāo)記實(shí)體在某個(gè)語(yǔ)義實(shí)體對(duì)應(yīng)的圖像、視頻數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的概率，即可計(jì)算出未標(biāo)記實(shí)體和語(yǔ)義實(shí)體的相似度；用結(jié)構(gòu)協(xié)同學(xué)習(xí)獲得的語(yǔ)義概念檢測(cè)模型檢測(cè)所有圖像和視頻關(guān)鍵幀，可以獲得描述其語(yǔ)義的一個(gè)高維矢量，一對(duì)視覺實(shí)例間的語(yǔ)義相似度可以定義為其語(yǔ)義矢量之間的近似程度，未標(biāo)記實(shí)體和語(yǔ)義實(shí)體的語(yǔ)義相似度則可基于兩者對(duì)應(yīng)的圖像和視覺結(jié)構(gòu)間的相似度進(jìn)行計(jì)算。為了既可以體現(xiàn)跨媒體數(shù)據(jù)對(duì)齊的信息又利用結(jié)構(gòu)協(xié)同學(xué)習(xí)的結(jié)果，有效的方法是將以上兩種相似度加權(quán)組合獲得未標(biāo)記實(shí)體和語(yǔ)義實(shí)體之間的融合相似度，融合相似度可以用作流形對(duì)齊的節(jié)點(diǎn)間對(duì)應(yīng)信息，從而實(shí)現(xiàn)大規(guī)模媒體數(shù)據(jù)的知識(shí)的融合和一致性處理。

3.5 基于概念網(wǎng)的媒體大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性

分析及其可視化

如果把語(yǔ)義概念之間的相似性用一個(gè)加權(quán)圖表示，語(yǔ)義概念之間的相似性結(jié)構(gòu)信息將形成一個(gè)語(yǔ)義概念相似性網(wǎng)絡(luò)。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)于語(yǔ)義概念之間的相似性結(jié)構(gòu)，因此可以用于結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)指導(dǎo)分類器結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。構(gòu)造語(yǔ)義概念相似性網(wǎng)絡(luò)首先需要度量語(yǔ)義概念之間的視覺相似度，而語(yǔ)義概念之間的視覺相似度基于樣本之間的相似度計(jì)算，樣本之間的相似度要基于底層視覺特征計(jì)算。為了消除概念之間的相似性非常小卻仍然有連接的現(xiàn)象，我們采用自底向上層次式聚類算法裁剪全連接的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)。

該方法可以有效表示主域的數(shù)據(jù)相關(guān)性。例如，用于描述新聞熱點(diǎn)間的相關(guān)性的新聞概念網(wǎng)，如圖7所示。這種概念網(wǎng)提供了一個(gè)對(duì)大規(guī)模媒體概念進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析和結(jié)構(gòu)化描述的新框架結(jié)構(gòu)，同時(shí)也便于面向不同消費(fèi)系統(tǒng)進(jìn)行擴(kuò)展應(yīng)用。

4 結(jié)束語(yǔ)

當(dāng)前多領(lǐng)域、跨領(lǐng)域的網(wǎng)絡(luò)媒體數(shù)據(jù)呈大規(guī)模增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，而異構(gòu)媒體的智能關(guān)聯(lián)、知識(shí)表示是合理利用數(shù)據(jù)并為行業(yè)提供智能化服務(wù)的核心研究問題，因此，突破媒體大數(shù)據(jù)的基于內(nèi)容的結(jié)構(gòu)化描述、關(guān)聯(lián)與深度分析，形成媒體內(nèi)容語(yǔ)義的全生命周期的技術(shù)框架，以支持個(gè)性化搜索與智能推薦、跨終端的多媒體內(nèi)容呈現(xiàn)等關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展，對(duì)建立面向用戶的智能服務(wù)平臺(tái)，推進(jìn)知識(shí)獲取及推廣，改善用戶體驗(yàn)具有非常重要的意義。

參考文獻(xiàn)

[1] 維克托.邁爾.舍恩伯格， 肯尼思.庫(kù)克耶. 大數(shù)據(jù)時(shí)代： 生活、工作與思維的大變革[M]. 盛揚(yáng)燕， 周濤， 譯. 杭州： 浙江人民出版社， 2013

[2] ZHU W， CUI P， WANG Z. Multimedia Big Data Computing [J]. IEEE Multimedia， 2015， 22（3）： 96-105. DOI： 10.1109/MMUL.2015.66

[3] FENG S L， MANMATHA R， LAVRENKO V. Multiple Bernoulli Relevance Models for Image and Video Annotation[C]//Proceedings of the 2004 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. USA： IEEE， 2004（2）： II-1002-II-1009. DOI： 10.1109/CVPR.2004.1315274

[4] BARNARD K， DUYGULU P， FORSYTH D， et al. Matching Words and Pictures [J]. J Mach Learn Res， 2013（3）： 1107-1135

[5] LI J L， SOCHER R， LI F F. Towards Total Scene Understanding： Classification， Annotation and Segmentation in an Automatic Framework[C]//Proceedings of the 2009 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.USA： IEEE， 2009： 2036-2043

[6] FARABET C， COUPRIE C， NAJMAN L， et al. Learning Hierarchical Features for Scene Labeling[C]//IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. USA： IEEE， 2012， 35（8）： 1915-1929

[7] WESTON J， BENGIO S， USUNIER N. Large Scale Image Annotation： Learning to Rank with Joint Word-Image Embeddings [J]. Machine Learning， 2010， 81 （1）：21-35

[8] ZHU S C. Statistical Modeling and Conceptualization of Visual Patterns [J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence， 2003， 25（6）： 691-712. DOI： 10.1109/TPAMI.2003.1201820

[9] 唐杰， 陳文光， 面向大社交數(shù)據(jù)的深度分析與挖掘[J]. 科學(xué)通報(bào)， 2015， 60（5）： 509-519

[10] ZHOU N， FAN J. Jointly Learning Visually Correlated Dictionaries for Large-scale Visual Recognition Applications [J]. IEEE Transaction. on Pattern Analysis and MachineIntelligence， 2014， 36（4）：715-730

[11] DEAN J， CORRADO G S， MONGA R， et al. Large Scale Distributed Deep Networks[C]// Proceedings of the 26th Annual Conference on Neural Information Processing Systems. Canada， 2012： 1223-1231