摘要：如何有效地檢索網絡資源成為當前音樂教育領域亟待解決的問題。文章提出一種基于數(shù)字化多媒體技術的海量音樂教育網絡資源智能檢索方法。該方法通過構建音樂教育網絡資源組織框架，抽取音樂教育網絡資源數(shù)據(jù)，計算音樂資源信息資源檢索輸出的聯(lián)合特征函數(shù)和概率密度函數(shù)，構建了音樂資源的語義特征分布結構模型；通過建立基礎數(shù)據(jù)庫和中文映射表，計算檢索語義相似度，對兩者進行精準匹配，引入數(shù)字化多媒體技術，實現(xiàn)海量音樂教育網絡資源智能檢索。對比實驗結果表明該方法查準率更高，具有更好的檢索效果。

關鍵詞：數(shù)字化多媒體技術；音樂教育資源；網絡資源；智能檢索

中圖分類號：TP18文獻標志碼：A

0引言

如何有效地檢索和利用海量音樂教育網絡資源，成為當前音樂教育領域亟待解決的問題［1-2］。一方面，音樂教育網絡資源的種類繁多，涉及音樂理論、音樂技能、音樂文化等多個方面，如何對這些資源進行有效的分類和標注，實現(xiàn)精準檢索，是一個亟待解決的問題［3-4］。另一方面，音樂教育網絡資源的質量參差不齊，如何對資源的質量進行評估和篩選，確保檢索結果的準確性和可靠性，也是當前研究的難點之一。

眾多學者已經對數(shù)字化多媒體技術在音樂教育中的應用進行了廣泛的研究。于卓［5］提出基于改進決策樹的音樂資源智能檢索方法；劉紅［6］提出基于語義相似度匹配的音樂教學資源在線檢索方法。但在智能檢索方面仍然存在較大的提升空間。因此，本研究結合我國音樂教育的實際需求，探索基于數(shù)字化多媒體技術的海量音樂教育網絡資源智能檢索的有效方法。

1海量音樂教育網絡資源智能檢索

1.1音樂教育網絡資源數(shù)據(jù)抽取

數(shù)字多媒體音樂網絡資源主要包括4個結構，即資源、作者、音樂類型和概念理論。各種數(shù)據(jù)具有不同的屬性維度，并且對于同一教育資源數(shù)據(jù)的維度可能具有不同的選項。本文研究的音樂教育網絡資源組織框架如圖1所示。

本文所描述的網絡資源的數(shù)字組織體系以及數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的內在聯(lián)系可以通過圖1來清晰地展現(xiàn)。本文利用教育網絡資源的相關數(shù)據(jù)，通過爬蟲技術建立網絡節(jié)點，確定音樂教育網絡涉及的網站是否位于搜索區(qū)域內。一旦確認網站在搜索區(qū)域內，系統(tǒng)便提取其內容。在判斷過程中，系統(tǒng)按照2∶2∶3∶3的權重比例對資源的資源、作者、音樂類型和概念理論內容進行劃分，得到一個關鍵詞列表。系統(tǒng)在本體數(shù)據(jù)庫上計算每個單詞與相似單詞的權重，從而得到相關網絡資源的值。本文抽取音樂教育網絡資源數(shù)據(jù)具體的計算公式為：

f（p）=di×λi×ti（1）

其中，di表示音樂教育資源，λi表示比例因子，ti表示本體庫中單詞的權重。在獲得相關值后，本文需要標記音樂教育資源di，篩選出對數(shù)據(jù)重要的信息；利用本體庫確定音樂教育網絡資源標簽上的數(shù)據(jù)。該方法能夠更加準確地抽取和整合音樂教育網絡資源，為模型的進一步構建提供有效支持。

1.2構建音樂資源語義特征分布結構模型

為了提高資源的檢索效率和使用效益，本文采用語義融合技術構建音樂資源語義特征分布結構模型。該模型能夠有效地平衡各個資源的負載，確保檢索過程的穩(wěn)定性和高效性。

在進行音樂資源的檢索時，本文特別注重語義特征的提取，其更新公式為：

H（t）=f（p）XP（Mi-Mj）（2）

其中，XP表示音樂資源信息資源的語義分布信息的源點，Mi和Mj表示音樂資源信息檢索的聚類中心?；谡Z義融合技術，本文計算音樂教學信息資源的可靠性匹配度，同時得到一個聯(lián)合特征泛函F（t）為：

F（t）=H（t）×u×v（3）

其中，u表示音樂資源信息資源分布的共同特征，v表示音樂資源信息廣泛共享的關鍵特征。通過對音樂資源的語義信息進行檢測，本文可以計算出與r（N+1）x（τ）和c（N+1）x（τ）相對應的信息資源復數(shù)的具體數(shù)值。為了更精確地描述音樂資源信息的分布特征，從而提高檢索結果的準確性和可靠性，本文建立音樂資源信息資源檢索的概率密度函數(shù)。本文建立的音樂資源信息資源檢索概率密度函數(shù)為：

Dx=r（N+1）x（τ）×σs+c（N+1）x（τ）×F（t）（4）

其中，σs表示用于從音樂資源獲取信息的關鍵計算參數(shù)。為了更加精準地處理和分析音樂資源信息，提高檢索的效率和準確性，本文構建音樂資源信息資源檢索的最優(yōu)決策函數(shù)，具體的函數(shù)表達式為：

En=Ts-sij-s（i，j）Dx（5）

其中，sij表示音樂資源集合中各個元素的特征值，Ts表示采樣周期。為了更好地理解和分析音樂資源的語義特征，從而提高檢索的準確性和效率，本文利用每個采樣周期內的數(shù)據(jù)點數(shù)量，構建音樂資源的語義特征分布結構模型，模型結構如圖2所示。

1.3基于數(shù)字化多媒體技術檢索海量音樂教育網絡資源

本文將音樂教育網絡資源數(shù)據(jù)抽取、構建音樂資源語義特征分布結構模型與基于數(shù)字化多媒體技術檢索海量音樂教育網絡資源緊密關聯(lián)，形成一套高效、精準的智能檢索系統(tǒng)。通過數(shù)據(jù)抽取技術，本文從海量網絡資源中提取音樂教育素材，實現(xiàn)對音樂教育網絡資源的快速、準確檢索。

中文分詞中的重要詞匯應在適當?shù)乃惴ㄖ羞M行轉換，為每個詞匯獲取完整的音樂教育資源信息，同時修改相應詞匯結構上的關鍵詞，形成基礎數(shù)據(jù)庫，如表1所示。

此外，本文還建立了由各類詞匯組成的中文映射表，以便使每個分詞都能在數(shù)字多媒體技術的基礎上找到合適的數(shù)據(jù)進行全面搜索，如表2所示。

綜合上述因素，基于數(shù)字化多媒體技術的海量音樂教育網絡資源智能檢索語義相似度的計算公式為：

sim（x，y）=Enη1×d+η2×m+η3+h（6）

其中，sim（x，y）表示音樂教學資源x和y之間的語義相似度，η1、η2和η3表示3個關鍵因子。其中，η1代表語義距離d，衡量教學資源x和y在語義空間中的距離遠近，當d值較小時，意味著2個資源在語義上更為接近，從而提高了相似度；η2代表節(jié)點密度m，反映資源所在區(qū)域的節(jié)點密集程度，節(jié)點密度越大，說明該區(qū)域的信息量越豐富；η3代表節(jié)點深度h，反映資源在層次結構中的位置深淺。

依據(jù)上述計算得出的相似度，本文對兩者進行精準匹配。將匹配結果按照相似度從高到低進行排序，確保最為相關的資源能夠優(yōu)先展示，從而實現(xiàn)了高效、準確的音樂教學資源在線檢索。

2實驗論證

2.1實驗準備

為了驗證所提方法的實用性，本文進行對比實驗。實驗將基于改進決策樹的音樂資源智能檢索方法作為傳統(tǒng)方法1，基于語義相似度匹配的音樂教學資源在線檢索方法作為傳統(tǒng)方法2，整個實驗期間進行10次訓練，確保所得到的結果具有準確性。在實驗設置中，特別關注音樂資源信息環(huán)境的范圍，經過綜合考量，本文將其設定為7，等效系數(shù)和總體分布系數(shù)分別設定為0.35和0.14。音樂資源特征向量描述如表3所示。

通過參考表3中詳細列出的音樂資源信息資源檢索的描述性統(tǒng)計，本文全面評估所提方法在音樂資源信息資源檢索方面的性能，經過測試流程，獲得了相應的檢索結果。

2.2對比實驗

3種方法查準率對比結果如表4所示。

從表4可以看出，傳統(tǒng)方法1查準率相對較低，只有65.4%。傳統(tǒng)方法2查準率提升至71.5%。而本文設計的智能檢索方法結合了數(shù)字化多媒體技術，通過構建音樂資源語義特征分布結構模型，實現(xiàn)了更精準的檢索，查準率最高，平均值為98.5%。根據(jù)實驗結果可知，本文方法查準率更高。

3結語

本研究通過對海量音樂教育網絡資源的特性進行深入剖析，結合智能檢索技術的最新進展，提出了一系列切實可行的檢索策略和方法。這些策略和方法不僅提高了檢索的準確性和效率，還滿足了用戶對于個性化、多元化學習資源的需求。隨著研究的深入和技術的完善，基于數(shù)字化多媒體技術的音樂教育網絡資源智能檢索將成為音樂教育領域的一大亮點，推動音樂教育向更高層次發(fā)展。

參考文獻

［1］吳海琴，高峰.基于模糊聚類的企業(yè)人力資源異構數(shù)據(jù)快速檢索方法［J］.江蘇理工學院學報，2024（1）：43-48，89.

［2］蔡巧云，沈建華.基于多源遙感數(shù)據(jù)源融合的土地利用分類方法對比研究［J］.測繪標準化，2023（4）：26-31.

［3］徐樹正.基于數(shù)字化多媒體技術的高校就業(yè)教育個性化學習資源檢索方法研究［J］.信息與電腦（理論版），2023（20）：127-129.

［4］馬夢成.基于知識圖譜的計算機專業(yè)教學資源智能檢索方法［J］.信息與電腦（理論版），2023（19）：22-24.

［5］于卓.基于改進決策樹的音樂資源智能檢索方法［J］.信息與電腦（理論版），2023（15）：39-41.

［6］劉紅.基于語義相似度匹配的音樂教學資源在線檢索方法［J］.信息與電腦（理論版），2023（15）：234-236.

（編輯王雪芬編輯）

Intelligent retrieval of massive music education network resources"based on digital multimedia technology

YANG" Tong

（Xi’an Siyuan University， Xi’an 710038， China）

Abstract：" How to effectively retrieve network resources has become an urgent problem in the field of music education. This paper proposes an intelligent retrieval of massive music education network resources based on digital multimedia technology， constructs the organization framework of music education network resources， extracts the data of music education network resources， calculates the joint feature function and probability density function of the retrieval output of music resources information resources， and constructs the semantic feature distribution structure model of music resources. By establishing the basic database and Chinese mapping table，and calculating the semantic similarity of retrieval， the datas from table and the calculative results are matched accurately. And the digital multimedia technology is introduced to realize the intelligent retrieval of massive music education network resources. The comparative experiments are designed to verify the efficiency of the proposed method. The experimental results show that this research method has higher precision and better retrieval effect.

Key words： digital multimedia technology; music education resources; network resources; intelligent retrieval