文献类型：期刊文章

作　　者：李广丽[1] 朱涛[1] 刘斌[1] 殷依[2] 邱蝶蝶[2] 张红斌[2,3]

LI Guang-li;ZHU Tao;LIU Bing;YIN Yi;QIU Die-die;ZHANG Hong-bin(School of Information Engineering,East China Jiaotong University,Nanchang 330013,China;School of Software,East China Jiaotong University,Nanchang 330013,China;School of Computer Science,Wuhan University,Wuhan 430072,China)

机构地区：[1]华东交通大学信息工程学院,江西南昌330013 [2]华东交通大学软件学院,江西南昌330013 [3]武汉大学计算机学院,湖北武汉430072

出　　处：《情报科学》

基　　金：教育部人文社会科学研究规划基金项目"基于深度学习与知识发现的多媒体信息检索模型研究"(16YJAZH029);"基于相对属性与多模态分布式语义的用户兴趣追踪模型研究"(17YJAZH117);国家自然科学基金"基于稀疏二分图与多模态分布式语义的图像句子标注关键技术研究"(61762038);"基于深层病理语义分析与跨媒体关联图的肿瘤图像诊断模型研究"(61741108);江西省社会科学规划项目"基于用户兴趣追踪与深度知识挖掘的数字图书馆创新服务研究"(16TQ02)

年　　份：2019

卷　　号：37

期　　号：2

起止页码：115-119

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSSCI、CSSCI2019_2020、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：【目的/意义】大数据背景下,优良的多媒体信息检索系统是提升数字图书馆交互性,促使其知识服务升级的关键。【方法/过程】调研主流数字图书馆的多媒体信息检索系统,发现主要存在"未充分利用跨模态相关性"、"未有效组织多媒体资源"等问题。从"跨模态相关性分析"、"层次化知识推理"等方面提出优化方案并实证分析。【结果/结论】系统检索性能提升,这表明:运用深度学习、知识表示学习等理论优化多媒体信息检索系统,可更好地满足用户知识需求,进而提升数字图书馆知识服务质量。

关 键 词：大数据 数字图书馆 多媒体信息检索 深度学习  跨模态相关性  知识表示学习  

分 类 号：G250.76[图书情报与档案管理类] G252.7