面向知识服务的多媒体数据挖掘关键技术.研究

面向知识服务的多媒体数据挖掘关键技术.研究

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时间:2019-01-30

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1、西安电子科技大学学位论文独创性(或创新性)声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德,本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果;也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切的法律责任。本人签名:日期关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科

2、技大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件,允许查阅和借阅论文;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证,毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。(保密的论文在解密后遵守此规定)本人签名:导师签名:日期第一章绪论1.1研究背景及意义数据挖掘是“数据库中的知识发现”(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD,简称知识发现)过程

3、中的重要步骤,是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有意义的知识的过程。区别于那些先提出假设再进行验证的数据处理方法,数据挖掘技术能够发现未知的知识。数据挖掘的结果应该是正确、合理的,具有有效性;挖掘的知识能为决策提供支持,具有可操作性。数据挖掘可以进行数据分析,可以发现重要的数据模式,对商务决策、知识库、科学和医学的研究等都具有重要的应用价值;基于内容的信息检索是数据挖掘研究中重要的一个组成部分,并且成为当今研究的热点方向,具有十分广阔的应用前景。随着以Intemet为代表的信息社会的高速发展,W

4、eb网络包含的文本、图像、音频和视频等多媒体信息急剧增加,人们对多媒体信息的挖掘和检索的需求也快速增长。个人使用的数字移动电话、数码相机和摄像机、数字音频录音机等工具产生的文字、照片、声音等多媒体数据已经遍布到网络的各个角落,人们周围环绕的信息不仅仅是文字,而是蕴涵了丰富描述信息的多媒体数据,描述信息的概念可以从音、形、意等多个角度综合表达。这些多媒体数据呈现出底层特征异构、高层描述信息统一化的特征。因此,将数据挖掘领域知识应用于多媒体数据的描述与分析,可以得到更加丰富的信息获取价值。近年来,以信息智能化利用为方向的

5、面向知识服务的研究发展迅速(参与的科研工作【2】【3】)。随着信息服务利用对经济进步和社会发展的贡献越来越大,面向知识服务的数据集成与支撑系统逐步消除了目前系统集成中普遍存在的“信息孤岛"问题,并且为数字服务信息积累和数据价值进行深度的挖掘。基于内容的多媒体数据挖掘与检索是计算机应用领域一个活跃的研究方向。根据CNKI的学术趋势分析,多媒体数据挖掘的学术关注度自从2000年起开始成为上升的热点,并随着计算机科学技术的发展,在以后的几年里得到了越来越多的重视和关注。该项研究分别经历了文本挖掘与检索、图像(视频)挖掘与检

6、索、音频挖掘与检索和网上多媒体信息挖掘与检索等几个研究阶段,并综合应用了模式识别、统计分析:人工智能、人机交互、数据库、网络通讯等多个领域的知识。与此同时,用户对于多媒体数据挖掘的兴趣关注度从2005年开始快速上升,显示出用户对于多媒体信息的获取和利用及其相关技术有着越来越大的需求和兴趣,许多技术的发展和成熟带给用户更好的信息交互体验,例如基于内容的图像、音频及视频的检索和信息抽取等。在未来的几年里,相信随着越来越多的关键领域2《面向知识服务的多媒体数据挖掘关键技术研究》研究获得进展,多媒体数据挖掘的关注度和应用将会

7、得到更大的发展。在解决多媒体数据挖掘科学研究和工程实际中的具体问题时,一般都需要关注两个方面的问题:(1>海量多媒体信息处理效率的优化;(2)数据信息挖掘功能和精细粒度的优化。本文的研究工作通过学习和分析当前研究热点的多媒体数据挖掘相关技术,从文本数据挖掘分类、Web信息抽取、图像区域分割与检索、音频自动分段与检索四个研究方向入手,围绕信息处理效率的优化和信息挖掘功能与精度的优化为目标,对现有的理论和算法成果进行创新和改良,为多媒体数据挖掘领域内实际的一些研究问题提出了有效的解决方法。本研究项目得到了国家自然科学基金

8、“分布式数据挖掘优化技术"(60573139)(参与的科研工作【1】)的支持。1.2关键技术研究现状本节对本文关注的文本数据挖掘分类、Web信息抽取、图像区域分割与检索、音频自动分段与检索四个研究部分的技术发展概况和国内外研究现状进行回顾和总结。1.2.1文本数据挖掘和支持向量机分类器研究数据挖掘可以看作是从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未

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