基于内容检索中的镜头相似度度量

基于内容的视频检索中的一个最普遍的方法是根据给定例子视频的检索，因此视频相似度度量是基于内容检索中的一个基本问题。该文在视频签名算法基础上提出了镜头粒度上的镜头基调算法，同时为了增加匹配的准确性。提出了赋权的镜头基调，以体现基调中各帧在镜头相似度中的重要性差异，并解决了原算法可能出现的基调帧对逆序的问题。     

视频相似度的衡量

基于内容的视频检索系统中,最常用的检索方式是例子视频查询,即用户提交一部视频,系统返回相似的一系列视频,但是,怎样定义的两部视频是相似的,仍然是一个困难的问题。文中介绍了一种新的方法以解决这一难点。首先,提出了镜头质心特征向量的概念,减少了关键帧特征的存储量。其次,利用人类视觉判断中所潜在的因子,提出了视频在镜头间相似度的衡量,以及总体上相似度的衡量的方法,为不同粒度上的衡量提供了很大的灵活性,在现实意义上也是合理的。检索实验的结果证明了算法的有效性。     

基于相似度对Rough关系数据库检索

Rough关系数据库模型(rough relational database model,RRDM)是对关系数据库模型的一种扩展,它具有在很大程度上比较符合真实世界情况的特性.介绍了Rough集和Rough关系数据库(rough relational database,RRDB)等相关概念,着重讨论如何在RRDB中通过Rough集中的上、下近似计算数据间的相似度来检索出需要的数据,给出了相关算法和实例分析.     

基于相似度算法的英语智能问答系统设计与实现

智能问答系统是在搜索引擎的基础上融合了自然语言知识和应用的人工智能产品,相比较传统的依靠关键字匹配的搜索引擎,能够更好地满足用户的查询需求。针对现有的英语智能问答系统中知识呈现的单一化以及系统查询效率低等现状,采用基于距离的相似度算法,设计并实现了基于相似度算法的英语智能问答系统。实验结果表明该系统能够较为准确地回答小学生的英语问题,对远程教育中小学英语智能问答系统的构建起到参考和借鉴的作用。     

基于自然语言检索的综合相似度计算算法

随着人工智能的发展,自然语言检索已逐步成为信息检索领域中的研究热点,而文本相似度计算算法直接决定着检索效果.在分析已有研究工作的基础之上,分别在统计信息层面和语义信息层面上提出了对应的相似度计算算法,最后提出了一种综合相似度计算算法,并通过相关实验验证了综合相似度计算算法对自然语言智能检索的有效性.     

基于术语相似度的贝叶斯网络检索模型扩展

利用术语相似度将同义词间的相似程度数量化,以此量化关系对用于信息检索的简单贝叶斯网络进行改进,并进行有效的概率推理。实验结果表明新模型不仅具有良好的检索效果,而且相关文档的排序更加合理。     

基于限界传递相似度图的FCA概念相似度计算方法

使用相似度图计算FCA概念相似度需要构造相似关系的传递闭包,对于复杂问题会导致相似度图规模过大,从而影响相似度评价的效率.为了降低相似度图规模,提出一种基于限界传递相似度图的FCA概念相似度计算方法.该方法首先通过限定传递相似关系的长度来避免构造相似关系的传递闭包,得到的限界传递相似度图中忽略了长度超过界限且对区分FCA概念无用的传递相似关系,能够有效压缩相似度图的规模;然后给出了动态传递相似度计算方法和由限界传递相似度图构建二部图的方法.实验结果表明,使用限界传递相似度图能够在不损失计算结果准确度的情况下有效提高FCA概念相似度计算的效率.     

基于本体和相似度匹配的DICOM医学图像语义检索

针对DICOM医学图像的海量存储,而且医学图像对诊断的重要性,本文把本体论的思想引入到DICOM图像检索中,对DICOM医学图像模型进行了语义扩展,建立了DICOM医学图像本体模型,最后分析了DICOM医学图像的标注和检索过程,讨论基于本体的DICOM医学图像检索模型.     

基于语句相似度计算的FAQ自动回复系统设计与实现

FAQ（Frequently Asked Question）在互联网站上广泛使用，但绝大多数FAQ的检索与回复都是手工进行．拳文介绍了一个较为完整的基于语句相似度计算的FAQ自动回复系统。包括基本计算模型的选取、FAQ特性的分析、FAQ数据形式化衣示及特征向量索引、权重计算等，并给出详细的语句相似度计算算法，实验结果表明，对于频率高、共性大的问题，系统有很高的准确率．     

基于内容的图像检索的相似度测量方法

图像特征匹配是基于内容的图像检索（Content based image retrieval,CBIR） 实现的一个关键环节,而图像特征的匹配主要依赖于图像特征之间的相似度测量。为了提高CBIR的检索性能,本文提出了一种有效的相似度测量方法——基于图像k近邻的相似度测量（Similarity measure based on k-nearest neighbors of images, SBkNN）方法。在该方法中,查询图像与被检索图像的相似度通过计算这两幅图像属于同一语义（无论是哪种语义）种类的联合概率来衡量,而此概率可分别通过分析这两幅图像与各自近邻图像的距离得到。最后利用Corel5k数据集对本文所提出的SBkNN方法和传统的相似度测量方法进行了对比。实验结果表明,在CBIR中使用本文提出的SBkNN方法,有效地提高了CBIR的检索性能。     

语义检索中的词语相似度计算研究

词语相似度计算是信息处理技术中的一个关键问题,主要研究用什么样的方法来计算或比较两个词语的相似性.词语相似度计算可以从广义与狭义两方面考虑,文中从狭义的角度对词语相似度计算进行了研究,通过对语素相似度、字序相似度和词长相似度的分析,提出了一种基于语素、字序和词长的综合词语相似度计算方法.通过词语相似度计算可以修正用户提问中错字、漏字、多字等情况,并且通过实验给出了词语相似度计算中参数的参考值.实验结果验证了该计算方法的有效性.     

基于概念相似度的文本相似计算

根据概念相似信息,文中提出了一种新的文本相似度计算方法.新方法首先将文本转换为词向量空间模型,然后将词分解为概念集合,通过计算概念间的内积空间,得到词之间的相似度,最后根据词之间的相似度,计算文本相似性.文中的主要工作包括:1)提出了一种新的词相似度计算公式;2)提出了一种新的基于词相似度的文本相似计算方法;3)成功的将该方法应用到WEB新闻相似查询中;4)通过实验证明算法的有效性.     

基于颜色特征相似度判别的肿瘤图像检索研究

给出医学图像检索的工作流程,分析并选择颜色特征作为医学图像检索的重要依据。经过颜色空间选择、颜色空间转换、颜色量化和颜色特征提取完成医学图像特征抽取,设计了基于欧式距离、加权欧式距离和直方图相交的相似度判别算法。实验结果表明,检索单幅图像的处理时间不超过0.432s;从平均值角度考虑,正常图像的召回率优于其它类别图像;正常图像检索的准确率高于癌变图像检索的准确率。     

基于项目综合相似度的协同过滤算法

提出了一种基于项目综合相似度的协同过滤算法。综合相似度是项目相似度和类别相似度进行加权, 加权方式是从热能学中协同计算燃烧传热量的高温辐射换热综合发射率ε公式比拟得出, 两者均是计算综合系数, 在计算综合系数中可以通用。实验结果表明, 在推荐不同的前N个项目的实验中, 用新方法得到的准确率高于传统方法; 在固定推荐数目改变最近邻的实验中, 用新方法得到的准确率高于传统方法, 因此可以得出结论：基于项目综合相似度的协同过滤算法可以提高计算准确性, 提高推荐质量。     

视频检索中镜头相似度的融合

基于内容的视频检索系统中,最常用的方法是示例查询,即用户提交一段视频,系统返回一系列相似视频.在这一过程中,定义镜头的相似度是一个重要的问题.本文介绍了在不同层次上利用多种特征进行镜头相似度融合的方法.特征层次上,对任意两个镜头,给依据不同的特征计算得到的相似度赋予不同的加权系数,进行加权得到融合后的镜头相似度.在决策层次上,运用Dempster-Shafer证据理论融合镜头相似度.首先,运用多种特征计算得到相似度的多种排序结果;然后,指定期望得到的检索结果数;最后应用证据理论对相似度的多种排序结果进行融合处理,得到最终的镜头相似度排序结果.本文最后进行了检索实验,结果表明,融合后的相似度结果更接近人的主观判断,证明了融合效果的有效性.     

基于本体相似度计算的研究

语义异构问题已成为目前异构数据集成领域的研究热点,本体由于其自身的优势而被用于解决语义异构。该文讨论了基于相似度的本体映射方法,着重介绍了基于语法距离、基于WordNet语义字典以及基于结构的相似度计算,最后提出了本体映射生成算法,旨在解决语义异构中本体映射问题。     

一种基于相似度矩阵的本体检索匹配算法

针对用户查询与知识文档间检索失配问题,提出了一种基于相似度矩阵的本体检索匹配算法。该方法是对现有的检索匹配算法的一种改进。方法利用领域本体来快速确定候选匹配集;进而从三个层次来综合计算元素间的相似度;利用相似度矩阵得到两本体间的相似度。实验结果表明,在查全率、查准率和响应时间方面都有较好的表现。     

一种基于义原信息量的词语相似度计算方法

国内利用知网计算中文词语相似度通常采用基于义原距离和深度的方法,计算结果依赖于公式的设计和参数的选取.针对词语相似度的计算,文章提出采用知网义原信息量来计算中文词语相似度,根据信息论中计算两个事物相似度的思想,利用知网的分类体系来计算义原信息量,从词语概念的主类义原信息量、义原及其角色关系的信息量及义原结点相似度三个方面来综合计算词语的相似度,与刘群和知网在线的方法进行比较,实验结果显示本文方法与人的判断更为接近.     

一种基于贝叶斯分类的XML检索文档相似度算法

目前对于查询相似度的计算通常是从比对检索结果与查询式的相似度来考虑。本文提出一种基于贝叶斯分类的算法来计算XML查询结果相似度。在计算出每个检索结果文档与查询式相似度的基础上,使用贝叶斯分类器将XML检索文档分类成相关与不相关两个集合,再由计算相关文档与不相关文档的相似度来决定最终的相似度值。最后,通过实验分析表明,在不影响查全率的前提下,这样得到的相似度计算精度比传统方法高15%左右,有效地提高了检索性能。     

基于父个体相似度的自适应遗传算法

标准遗传算法在产生后代个体时采用先交叉后变异的策略,一方面当父个体非常相似时,交叉操作很难产生新的个体,影响算法对新的解空间进行搜索,从而导致种群多样性的丧失;另一方面交叉产生的优秀个体再历经变异,极有可能遭破坏而影响算法的收敛性。该文根据染色体的相似性,给出了个体相似度的概念,并在此基础上提出了依据父个体相似度的大小自适应地选择遗传算子(交叉或变异)的遗传算法。仿真实验表明,与采用常规遗传策略的遗传算法相比,新算法能显著提高解的质量和收敛速度。