付永華 呂安童 張文欣 宋媛媛
摘 要:移動(dòng)視覺(jué)搜索中引入資源融合理念是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)結(jié)構(gòu)創(chuàng)新和迎合市場(chǎng)的重要內(nèi)容。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,資源融合理念能更好地發(fā)揮出移動(dòng)視覺(jué)搜索的優(yōu)越性,能夠高效率、低成本地為用戶(hù)提供合適的資源,彌補(bǔ)語(yǔ)義鴻溝,該研究可為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)未來(lái)發(fā)展側(cè)重點(diǎn)提供參考。
關(guān)鍵詞:移動(dòng)視覺(jué)搜索;資源融合;網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)
中圖分類(lèi)號(hào):TP399 ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A ? ? 文章編號(hào):1003-5168(2022)1-0006-05
DOI:10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2022.01.001
Research on Resource Fusion of E-Learning Platform Based on Mobile Visual Search
FU Yonghua? ? LYU Antong? ? ZHANG Wenxin? ? SONG Yuanyuan
(Zhengzhou Institute of Aviation Industry Management, Zhengzhou 450015,China)
Abstract: Introducing the concept of resource integration into mobile visual search is an important part of the network learning platform's structural innovation and catering to the market. In the big data environment, the concept of resource integration can better give play to the advantages of mobile visual search, it can provide users with appropriate resources at high efficiency and low cost, and bridge the semantic gap. This research can provide a focus for the future development of online learning platforms.
Keywords: mobile visual search; resource integration; online learning platform
0 引言
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和移動(dòng)終端設(shè)備的普及讓檢索形式從PC端向移動(dòng)端遷移,使移動(dòng)視覺(jué)搜索技術(shù)(Mobile Visual Search ,MVS)引起商界和學(xué)界的廣泛關(guān)注。所謂資源融合下的移動(dòng)視覺(jué)搜索,就是把學(xué)習(xí)平臺(tái)的資源庫(kù)和開(kāi)源的資源庫(kù)結(jié)合共享,在海量資源庫(kù)的基礎(chǔ)上使用移動(dòng)終端提取真實(shí)世界中實(shí)體對(duì)象的圖片或視頻作為搜索項(xiàng),并利用移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)查找與視覺(jué)對(duì)象相關(guān)信息的一種互動(dòng)信息檢索方法。將移動(dòng)視覺(jué)搜索技術(shù)運(yùn)用于互聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)平臺(tái)中,進(jìn)一步完善互聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)平臺(tái)的搜索機(jī)制,充實(shí)了互聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)平臺(tái)的資源庫(kù),從資源融合的理念上,大大降低了學(xué)習(xí)平臺(tái)的開(kāi)發(fā)成本,不僅增強(qiáng)了學(xué)習(xí)平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)力,而且提高了網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)使用者的滿(mǎn)意度。二者的有機(jī)融合,勢(shì)在必行。
1 研究現(xiàn)狀
1.1 移動(dòng)視覺(jué)搜索
移動(dòng)視覺(jué)搜索行為是產(chǎn)生于移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)的信息行為。國(guó)外早在20世紀(jì)70年代就開(kāi)始研究移動(dòng)視覺(jué)搜索行為,最初應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、體育學(xué)、行為學(xué)等領(lǐng)域,主要是研究人類(lèi)在視覺(jué)搜索的過(guò)程中眼睛、個(gè)體行為、神經(jīng)機(jī)制及周?chē)h(huán)境等生理性或物理性特征變化。
1.1.1 移動(dòng)視覺(jué)搜索理論研究。國(guó)內(nèi)學(xué)者史美靜等認(rèn)為隨著移動(dòng)設(shè)備的普及,2021年中國(guó)移動(dòng)設(shè)備用戶(hù)高達(dá)9.86億人,用戶(hù)對(duì)于信息檢索的形式從PC端轉(zhuǎn)移到移動(dòng)端。同時(shí)面對(duì)互聯(lián)網(wǎng)豐富的數(shù)據(jù)類(lèi)型,單一的文本檢索形式已不能滿(mǎn)足用戶(hù)需求[1]。Li Dawei等則在移動(dòng)視覺(jué)搜索技術(shù)層面引入關(guān)鍵點(diǎn)識(shí)別方案,提升移動(dòng)視覺(jué)搜索技術(shù)的準(zhǔn)確性[2]。張興旺等提出在數(shù)字圖書(shū)館領(lǐng)域加入移動(dòng)視覺(jué)搜索技術(shù),并對(duì)可行性進(jìn)行論證分析[3]。韓璽等提出了基于移動(dòng)視覺(jué)搜索中圖書(shū)館存在的障礙及對(duì)策[4]。劉喜球等在數(shù)字圖書(shū)館中嘗試引入新的檢索形式[5]。
1.1.2 移動(dòng)視覺(jué)搜索應(yīng)用研究。20世紀(jì)初移動(dòng)視覺(jué)搜索在科技領(lǐng)域得到廣泛關(guān)注。美國(guó)谷歌公司在2001年向公眾發(fā)布視覺(jué)搜索引擎,在2009年正式推出移動(dòng)端的視覺(jué)搜索系統(tǒng)Goggles。同年,美國(guó)微軟公司推出視覺(jué)搜索功能。
在國(guó)內(nèi),百度作為國(guó)內(nèi)最大的信息檢索商,率先打破傳統(tǒng)的文本檢索形式,在百度移動(dòng)端加入拍照檢索功能,可以拍攝衣服進(jìn)行比價(jià)、拍果蔬知熱量、拍明星會(huì)出現(xiàn)明星的資料以及拍植物知種類(lèi)等功能。淘寶移動(dòng)端在2015年推出“拍立淘”功能,可以將商品的圖片與淘寶中的商品進(jìn)行相似度匹配,為用戶(hù)匹配到售賣(mài)該商品的商家,方便用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)[6]。作業(yè)幫在上線一周年之際,推出全新4.0版本,著力推出“拍照搜題”功能。
網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高速發(fā)展,讓移動(dòng)視覺(jué)搜索突破了以往醫(yī)學(xué)、體育學(xué)、行為學(xué)的領(lǐng)域,開(kāi)始進(jìn)入移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、信息檢索等計(jì)算機(jī)相關(guān)領(lǐng)域。為互聯(lián)網(wǎng)信息獲取的多樣性注入新的活力。
1.2 資源融合
資源融合是將互聯(lián)網(wǎng)中的資源與本地資源進(jìn)行關(guān)聯(lián)整合的一種低成本的方式,同時(shí)也是一種新型的商業(yè)合作模式。例如,圖書(shū)館聯(lián)盟的形成與資源融合的思想密不可分[7]。
在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)建設(shè)中,資源融合的本質(zhì)是將開(kāi)源平臺(tái)的資源以及圖像識(shí)別技術(shù)與本地資源庫(kù)結(jié)合,這種方式降低了平臺(tái)維護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)等開(kāi)發(fā)成本,同時(shí)豐富了平臺(tái)檢索內(nèi)容,是一種高效的資源整合方式。
資源融合同樣是信息服務(wù)集成的發(fā)展和深化,是用戶(hù)需求變化和信息技術(shù)創(chuàng)新兩方面發(fā)展的結(jié)果,強(qiáng)調(diào)信息資源、服務(wù)應(yīng)用各成分的有機(jī)融合。Benslimane等提出按照一定規(guī)則對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的接口進(jìn)行功能性整合,是提高信息資源融合可拓展性的重要環(huán)節(jié),獲取不同源的數(shù)據(jù),豐富檢索庫(kù)中的資源,同時(shí)提升了組織結(jié)構(gòu)的靈活性[8]。
1.3 資源融合的移動(dòng)視覺(jué)搜索
國(guó)內(nèi)學(xué)者韓璽等在移動(dòng)視覺(jué)搜索的基礎(chǔ)上將資源融合理念應(yīng)用于圖書(shū)館、檔案館、博物館中,改變以往僅從管理視角去解決三館資源融合的思路,重視用戶(hù)體驗(yàn)和情景需求,推進(jìn)資源融合服務(wù)工作[9]。朱學(xué)芳等在三館領(lǐng)域引入資源融合理念,研究主要集中在資源共享與資源整合架構(gòu)搭建[10-11]。鐘志鵬等在博物館領(lǐng)域構(gòu)建一個(gè)移動(dòng)視覺(jué)搜索技術(shù)下的導(dǎo)航系統(tǒng)[12]。
通過(guò)文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn),國(guó)內(nèi)大多數(shù)學(xué)者的研究?jī)H局限于公共服務(wù)領(lǐng)域或知識(shí)密集領(lǐng)域,如圖書(shū)館、檔案館、博物館,其他領(lǐng)域研究較少,如對(duì)同樣具有知識(shí)屬性的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)的研究較少。
移動(dòng)視覺(jué)搜索技術(shù)結(jié)合資源融合的理念在公共服務(wù)領(lǐng)域發(fā)揮著較大的作用,也是未來(lái)智慧服務(wù)的發(fā)展趨勢(shì)。筆者認(rèn)為從中可以借鑒這種模式應(yīng)用于同樣屬于知識(shí)范疇下的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)中,提高網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)獲取資源的易用性和豐富性,為網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)提供了新的發(fā)展角度。
1.4 信息資源質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)
在信息檢索過(guò)程中,給予用戶(hù)的綜合體驗(yàn)稱(chēng)為服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service ,QoS)。國(guó)外學(xué)者Zeng L等提出服務(wù)質(zhì)量的指標(biāo)適用于移動(dòng)視覺(jué)搜索領(lǐng)域[13]。
2 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)發(fā)展現(xiàn)狀
2.1 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)的用戶(hù)數(shù)量龐大
根據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)來(lái)源于比達(dá)咨詢(xún)),2020年在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)進(jìn)行學(xué)習(xí)的用戶(hù)已達(dá)3.51億人。由于受疫情常態(tài)化的影響,網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)的用戶(hù)呈現(xiàn)出持續(xù)上漲趨勢(shì),如圖1所示。
2.2 政策制度規(guī)范推動(dòng)在線教育持續(xù)供給
通過(guò)表1可以看出,在國(guó)家政策層面給予在線教育持續(xù)供給,為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)發(fā)展指明方向。同時(shí)在未來(lái)幾年中,網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的熱度也會(huì)越來(lái)越高。因此,提高網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)各方面的綜合能力,是市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的保障。
2.3 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)檢索形式較為單一
當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)數(shù)量多,水平內(nèi)容參差不齊。在移動(dòng)視覺(jué)搜索方面較為先進(jìn)的是猿題庫(kù)旗下的小猿搜題,可以以圖搜題;作業(yè)幫擁有拍照搜題檢索方式,并且加入舉一反三的功能;學(xué)而思網(wǎng)校題拍拍添加真人解題的檢索形式等。然而由于各大學(xué)習(xí)平臺(tái)題庫(kù)獨(dú)立,檢索內(nèi)容單一,難以應(yīng)對(duì)當(dāng)前海量?jī)?nèi)容和碎片化的學(xué)習(xí)形式。因此,越來(lái)越多的學(xué)習(xí)平臺(tái)開(kāi)始在平臺(tái)信息檢索內(nèi)容形式的豐富程度上發(fā)力。
2.4 學(xué)習(xí)資源類(lèi)型豐富,用戶(hù)尋找資源困難增加
網(wǎng)絡(luò)獲取資源途徑繁多,通過(guò)百度檢索以及百度貼吧發(fā)帖詢(xún)問(wèn)電視劇片段出處、文字圖片出于哪一本書(shū)、表情包中的圖片出自哪一部電影等相關(guān)問(wèn)題的網(wǎng)友眾多。在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中同樣會(huì)遇到這種問(wèn)題,例如在短視頻平臺(tái)中看到某老師的講課,卻不知如何查找,通過(guò)評(píng)論進(jìn)行詢(xún)問(wèn)可能出現(xiàn)遲遲得不到答案甚至還有網(wǎng)友“惡搞”的現(xiàn)象,降低了用戶(hù)獲取信息的效率,削減了用戶(hù)的學(xué)習(xí)熱情。因此,在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)中豐富其檢索形式與資源數(shù)據(jù)庫(kù),能夠更好地為用戶(hù)服務(wù),從而提高用戶(hù)滿(mǎn)意度。
3 構(gòu)建資源融合的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)MVS的組織動(dòng)因分析
3.1 移動(dòng)視覺(jué)搜索技術(shù)具有可行性
當(dāng)前移動(dòng)視覺(jué)搜索技術(shù)趨于成熟,在其他領(lǐng)域均有應(yīng)用。移動(dòng)視覺(jué)搜索技術(shù)中以圖搜視頻在愛(ài)奇藝以及WhatAnime中均有不俗的表現(xiàn),匹配度高達(dá)90%以上。“騰訊視頻AI”微信小程序也加入圖搜視頻功能,當(dāng)前還在測(cè)試階段。由此可見(jiàn),移動(dòng)視覺(jué)搜索技術(shù)趨于成熟,在商業(yè)領(lǐng)域有一定的需求。在線學(xué)習(xí)平臺(tái)引入移動(dòng)視覺(jué)搜索功能能夠達(dá)到預(yù)期效果,同時(shí)符合市場(chǎng)需求和自身發(fā)展規(guī)律。
3.2 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)知識(shí)資源的復(fù)雜化
隨著網(wǎng)絡(luò)資源類(lèi)型的豐富,網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資源類(lèi)型也從以往的單一化變?yōu)槎鄻踊?。?dāng)前網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資源包含文本信息資源、音頻資源、圖片資源、視頻資源等視覺(jué)資源。但資源類(lèi)型的區(qū)分程度越來(lái)越低。例如,資源類(lèi)型能夠互相轉(zhuǎn)換:視頻資源通過(guò)截圖的方式轉(zhuǎn)化為圖片資源;視頻資源去掉圖像轉(zhuǎn)化為音頻資源;圖片資源加上配音、講解等成為視頻資源等。資源關(guān)系復(fù)雜且所蘊(yùn)含的信息量越來(lái)越大。以往僅靠語(yǔ)義關(guān)聯(lián)的文本檢索形式,難以高效準(zhǔn)確地檢索到用戶(hù)需求信息。因此,移動(dòng)視覺(jué)搜索的檢索方式符合時(shí)代發(fā)展需求。
3.3 用戶(hù)的個(gè)性化需求
用戶(hù)對(duì)信息的表達(dá)形式和信息內(nèi)容深度有了更高的要求。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)文本型知識(shí)已經(jīng)難以滿(mǎn)足用戶(hù)的學(xué)習(xí)需求,而圖像、視頻等視覺(jué)資源不僅蘊(yùn)含著更加豐富的信息量,還能更直接地反映資源對(duì)象的內(nèi)容與特征。因此,用戶(hù)同樣需要種類(lèi)繁多且更為全面的學(xué)習(xí)資源。
3.4 資源融合開(kāi)發(fā)的低耗性
資源融合是根據(jù)模塊化的形式,將外部的開(kāi)源資源與MVS技術(shù)封裝成一個(gè)模塊,把該模塊與本地資源庫(kù)接口相連接,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)低成本高效率的檢索模式。國(guó)內(nèi)諸多技術(shù)平臺(tái)與技術(shù)提供商為其提供技術(shù)支持。例如,百度人工智能研究中心為瑞象筆記提供從圖片提取文字功能,為電商網(wǎng)站提供圖搜功能;騰訊人工智能平臺(tái)為墨跡天氣提供圖像識(shí)別技術(shù)。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)通過(guò)調(diào)用外部資源與技術(shù)形式,很大程度上減少了開(kāi)發(fā)成本,降低了實(shí)現(xiàn)的難度。
4 資源融合的移動(dòng)視覺(jué)搜索架構(gòu)設(shè)計(jì)
為了能夠讓資源融合理念更好地融入MVS技術(shù),使其高效地服務(wù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái),本文通過(guò)4個(gè)層面對(duì)資源融合的移動(dòng)視覺(jué)搜索架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì),如圖2所示。4個(gè)層面分別是用戶(hù)交互層、融合組織層、資源選擇層和資源獲取層。在資源融合下的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)MVS架構(gòu)設(shè)計(jì)中,用戶(hù)交互層是基礎(chǔ),融合組織層是核心,資源選擇層是保障,資源獲取層是展示。4個(gè)層面在具體應(yīng)用過(guò)程中會(huì)進(jìn)行模塊化運(yùn)轉(zhuǎn),形成一個(gè)兼容、高效的有機(jī)體。
5 資源融合的移動(dòng)視覺(jué)搜索架構(gòu)服務(wù)流程
資源融合的移動(dòng)視覺(jué)搜索架構(gòu)的服務(wù)流程如圖3所示。
5.1 用戶(hù)交互層
用戶(hù)交互層主要是用戶(hù)將需要檢索的文本信息、圖片信息以及視頻信息輸入到網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)的檢索入口。平臺(tái)通過(guò)識(shí)別用戶(hù)輸入的檢索類(lèi)型,運(yùn)用相對(duì)應(yīng)的算法開(kāi)啟檢索,是MVS服務(wù)的基礎(chǔ)。但在當(dāng)前資源融合背景下的開(kāi)源資源與在線學(xué)習(xí)平臺(tái)的檢索形式不同,因此要利用好資源融合就要將開(kāi)源的圖像資源以及視頻資源進(jìn)行標(biāo)注,與本地網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)信息進(jìn)行融合匹配。
5.2 融合組織層
融合組織層的任務(wù)是為MVS做預(yù)前處理。首先,根據(jù)用戶(hù)所輸入的數(shù)據(jù)類(lèi)型進(jìn)行統(tǒng)一的格式與解析度處理。其次,對(duì)圖片或視頻進(jìn)行審核,對(duì)違規(guī)信息進(jìn)行屏蔽并將違規(guī)信息源存入本地,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方式不斷提升對(duì)違規(guī)信息的敏感度。最后,利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)將視頻做向量化處理,同時(shí)視頻向量化也是MVS的技術(shù)重點(diǎn)。
視頻向量化是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方式識(shí)別出視頻資源中的關(guān)鍵幀數(shù),并對(duì)其進(jìn)行抽取,對(duì)其進(jìn)行特殊符號(hào)標(biāo)記,如圖4所示。圖4是整個(gè)圖片或視頻資源處理的全過(guò)程,將視頻進(jìn)行關(guān)鍵幀數(shù)提取,生成SURF特征,然后聚合成一個(gè)REVV(Residual Enhanced Visual Vector)全局特征,使用REVV特征可以建立低內(nèi)存開(kāi)銷(xiāo)的索引,并進(jìn)行快速檢索。
5.3 資源選擇層
將本地資源庫(kù)與開(kāi)源資源庫(kù)中的檢索結(jié)果通過(guò)QoS的4個(gè)指標(biāo)(信譽(yù)度、可靠性、可用性、相應(yīng)時(shí)間)為標(biāo)準(zhǔn)通過(guò)算法進(jìn)行評(píng)價(jià)。根據(jù)檢索內(nèi)容的綜合評(píng)分從高到低依次排序。將整理好的檢索結(jié)果發(fā)送至資源獲取層。
5.4 資源獲取層
將資源選擇層傳來(lái)的檢索結(jié)果通過(guò)分布式存儲(chǔ)的方式,存入各自資源庫(kù),并將同類(lèi)別的資源進(jìn)行標(biāo)記,提高本地資源庫(kù)與外部開(kāi)源資源庫(kù)的相應(yīng)程度和關(guān)聯(lián)性。將最終檢索結(jié)果提供給用戶(hù),并且根據(jù)用戶(hù)反饋,不斷提升資源匹配的準(zhǔn)確性。
6 結(jié)語(yǔ)
全球疫情向常態(tài)化發(fā)展趨勢(shì)使網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)的重要程度越來(lái)越高。為了給用戶(hù)提供更為優(yōu)質(zhì)的資源和個(gè)性化服務(wù),引入基于資源融合模式下的移動(dòng)視覺(jué)搜索,不僅可以讓網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)調(diào)度更多的資源,還能滿(mǎn)足用戶(hù)的個(gè)性化需求,該研究符合社會(huì)發(fā)展需求。同時(shí),網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)移動(dòng)視覺(jué)搜索組織是一個(gè)涉及甚廣的研究問(wèn)題,涉及數(shù)字資源的組織、視覺(jué)資源的特征提取與描述、視覺(jué)資源檢索等關(guān)鍵技術(shù),研究?jī)?nèi)容豐富且任務(wù)艱巨。在未來(lái)的研究工作中將針對(duì)本文研究?jī)?nèi)容的不足進(jìn)行補(bǔ)充與完善。
參考文獻(xiàn):
[1] 史美靜,解金蘭.數(shù)字圖書(shū)館移動(dòng)視覺(jué)搜索平臺(tái)的框架與功能研究[J].圖書(shū)館工作與研究,2018(2):42-47.
[2] LI D W,GUANG R. The Use of Artificial Neural Network and Support Vector Classification for Recovery Factor Prediction[J]. Journal of Petroleum Science Research, 2016(1):14-26.
[3] 張興旺,李晨暉.數(shù)字圖書(shū)館移動(dòng)視覺(jué)搜索機(jī)制建設(shè)的若干關(guān)鍵問(wèn)題[J].圖書(shū)情報(bào)工作,2015(15):42-46.
[4] 韓璽,孫霄凌,張玥,等.圖書(shū)館移動(dòng)視覺(jué)搜索服務(wù)現(xiàn)狀、障礙與對(duì)策研究[J].圖書(shū)館,2018(7):91-96.
[5] 劉喜球,張興旺.移動(dòng)視覺(jué)搜索:“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代數(shù)字圖書(shū)館信息檢索新模式[J].情報(bào)理論與實(shí)踐,2016(5):58-63.
[6] 賈佳,唐勝,謝洪濤,等.移動(dòng)視覺(jué)搜索綜述[J].計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào),2017(6): 1007-1021.
[7] 袁紅軍.國(guó)內(nèi)省級(jí)區(qū)域圖書(shū)館聯(lián)盟信息服務(wù)調(diào)查與分析[J].圖書(shū)館學(xué)研究,2014(2):78-82,64.
[8] BENSIIMANE D, DUSTDAR S, SHETH A. Services mashups: The new generation of web applications[J].IEEE Internet Computing,2008,12(5).
[9] 韓璽,張丹,朱慶華.基于移動(dòng)視覺(jué)搜索的圖書(shū)館、檔案館、博物館資源融合服務(wù)模式研究[J].情報(bào)資料工作,2018(2):63-70.
[10] 朱學(xué)芳.圖博檔信息資源數(shù)字化建設(shè)及服務(wù)融合探討[J].情報(bào)資料工作,2011(5):57-60.
[11] 穆向陽(yáng),朱學(xué)芳.圖書(shū)、博物、檔案數(shù)字化服務(wù)融合模式研究[J].情報(bào)科學(xué),2016(3):14-19.
[12] 鐘志鵬,王涌天,陳靖,等.一個(gè)基于移動(dòng)視覺(jué)搜索技術(shù)的博物館導(dǎo)覽系統(tǒng)[J].計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào),2012(4):555-562.
[13] ZENG L,BENARALLAH B,DUMAS M,et al. Quality driven web services composition [J].Proceedings of the twelfth internatinal conference on World Wide Web,2003:411-421.
收稿日期:2021-11-24
基金項(xiàng)目:鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院研究生教育創(chuàng)新基金“基于移動(dòng)視覺(jué)搜索的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)資源融合研究”(2020CX12)。
作者簡(jiǎn)介:付永華(1979—),男,碩士,副教授,研究方向:信息服務(wù);呂安童(1995—),男,碩士,研究方向:信息服務(wù);張文欣(1998—),女,碩士,研究方向:信息服務(wù);宋媛媛(1997—),女,本科生,研究方向:信息服務(wù)。
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