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基于语义关联挖掘的数字图书馆跨媒体检索方法研究

  • 明均仁 ,
  • 何超
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  • 武汉大学信息管理学院
明均仁,武汉大学信息管理学院博士研究生,E-mail:82464119@qq.com;何超,武汉大学信息管理学院博士研究生。

收稿日期: 2012-11-07

  修回日期: 2013-02-27

  网络出版日期: 2013-04-05

基金资助

本文系国家自然科学基金项目"基于情景化用户偏好的学术信息服务研究"(项目编号:71203060)研究成果之一。

Research on Cross-media Retrieval Method in Digital Library Based on Semantic Association Mining

  • Ming Junren ,
  • He Chao
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  • School of Information Management of Wuhan University, Wuhan 430072

Received date: 2012-11-07

  Revised date: 2013-02-27

  Online published: 2013-04-05

摘要

针对当前跨媒体检索算法没有充分利用不同媒体特征之间的潜在语义关联和无法解决跨媒体检索过程中的维度灾难与语义鸿沟问题,研究并设计基于语义关联挖掘的跨媒体检索算法。该算法主要由语义关联挖掘、跨媒体本体动态构建、跨媒体语义相似度计算三个部分组成。研究表明,该算法能够有效地提升跨媒体检索的准确率和效率,能够在一定程度上满足用户跨媒体检索的需求。

本文引用格式

明均仁 , 何超 . 基于语义关联挖掘的数字图书馆跨媒体检索方法研究[J]. 图书情报工作, 2013 , (07) : 101 -105 . DOI: 10.7536/j.issn.0252-3116.2013.07.018

Abstract

This paper designed a cross-media retrieval algorithm based on semantic association mining for the shortcomings that the current cross-media retrieval cannot use the latent semantic association efficiently among various media features and solve the problems of curse of dimensionality and semantic gap. The proposed algorithm mainly includes semantic association mining, cross-media ontology dynamic constructing and cross-media semantic similarity computing. It is demonstrated that this algorithm can efficiently improve the accuracy and efficiency of cross-media retrieval, and meet users' needs of cross-media retrieval to some extent.

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