检索结果-内蒙古大学图书馆

国防科技大学学报 2006年第1期28卷 77-80页

作者：贺玲吴玲达蔡益朝谢毓湘雷震国防科技大学信息系统与管理学院湖南长沙410073

聚类是多媒体数据挖掘的重要任务之一,数据之间的相似性度量是聚类的基础和前提。多媒体数据的特征矢量通常都是数十维甚至数百维的,但传统的相似度量方式一般只适用于低维数据。在分析高维数据特性的基础上,提出了一个新的度量方式。... 详细信息

聚类是多媒体数据挖掘的重要任务之一,数据之间的相似性度量是聚类的基础和前提。多媒体数据的特征矢量通常都是数十维甚至数百维的,但传统的相似度量方式一般只适用于低维数据。在分析高维数据特性的基础上,提出了一个新的度量方式。通过使用一个特定的策略对原始数据空间进行网格划分,该方法较好地避免了噪声数据对高维数据相似性度量的影响。实验证明此方法是有效的。

关键词：多媒体数据挖掘维度灾难相似度量

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数字化图书馆中多媒体数据挖掘技术的研究

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计算机应用文摘 2025年第8期41卷 72-74页

作者：王景兰武威市人民医院甘肃武威733000

信息化时代背景下,图书馆逐步加大数字化建设力度,满足了用户多样化的信息获取需求。应用多媒体数据挖掘技术可以深层次挖掘数字图书馆中的资源,优化信息获取与利用成效。文章分析了数据挖掘的含义、优势、技术类型,提出了多媒体数据挖... 详细信息

信息化时代背景下,图书馆逐步加大数字化建设力度,满足了用户多样化的信息获取需求。应用多媒体数据挖掘技术可以深层次挖掘数字图书馆中的资源,优化信息获取与利用成效。文章分析了数据挖掘的含义、优势、技术类型,提出了多媒体数据挖掘技术在数字图书馆中的具体应用路径,以期发挥数字化图书馆的最大服务效能。

关键词：数字化图书馆多媒体数据挖掘应用路径

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多媒体数据挖掘的体系结构和方法

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计算机工程 2003年第9期29卷 149-151页

作者：胡军涛武德峰李国辉甘亚莉国防科技大学管理科学与工程系多媒体实验室长沙410073

提出了一个多媒体数据挖掘系统的一般结构(M3)，包括多媒体数据库(MD)、多媒体挖掘引擎(MME)和多媒体挖掘界面(MMI)，重点分析了几种挖掘方法（分类、关联和聚类）在多媒体挖掘中的应用。针对不同的媒体，如图像、音频、视频，讨论了各... 详细信息

提出了一个多媒体数据挖掘系统的一般结构(M3)，包括多媒体数据库(MD)、多媒体挖掘引擎(MME)和多媒体挖掘界面(MMI)，重点分析了几种挖掘方法（分类、关联和聚类）在多媒体挖掘中的应用。针对不同的媒体，如图像、音频、视频，讨论了各自的挖掘特点和主要挖掘内容。

关键词：多媒体数据挖掘多媒体数据库数据挖掘

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多媒体数据挖掘技术在数字图书馆馆藏资源开发利用中的应用

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农业图书情报学刊 2018年第3期30卷 61-64页

作者：张广雷广州图书馆广东广州510623

在数字图书馆馆藏资源开发利用当中,数据挖掘技术是一项核心技术,通过该项技术可以挖掘出长期闲置的珍贵数据资源。随着多媒体技术的不断兴起,多位学者将多媒体技术与其它软件技术进行结合,将多媒体技术与数据挖掘技术进行结合,通过利... 详细信息

在数字图书馆馆藏资源开发利用当中,数据挖掘技术是一项核心技术,通过该项技术可以挖掘出长期闲置的珍贵数据资源。随着多媒体技术的不断兴起,多位学者将多媒体技术与其它软件技术进行结合,将多媒体技术与数据挖掘技术进行结合,通过利用多媒体数据挖掘技术对数字图书馆馆藏资源开发利用进行分析,为提高数字图书馆服务水平奠定基础。

关键词：多媒体数据挖掘数字图书馆馆藏资源开发利用

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多媒体数据挖掘技术在高校医学资源库中的应用

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华夏医学 2008年第4期21卷 771-773页

作者：刘成智朱成陈明桂林医学院信息中心广西桂林541004

当前,高校医学资源库的建立已初具规模,拥有多种媒体、内容丰富的数字化信息资源.这些信息具有模式的多态性(纯数据、图像、信号、文字记录等)、不完整性(疾病信息的客观不完整和描述疾病的主观不完整)、较强时间性、复杂性和冗余性.常... 详细信息

当前,高校医学资源库的建立已初具规模,拥有多种媒体、内容丰富的数字化信息资源.这些信息具有模式的多态性(纯数据、图像、信号、文字记录等)、不完整性(疾病信息的客观不完整和描述疾病的主观不完整)、较强时间性、复杂性和冗余性.常用的数据库及传统的统计分析方法已经远不能满足现实的要求,笔者探讨如何利用数据挖掘技术建立起针对高校医学资源库使用模型,以提升参考咨询服务的质量和形式.

关键词：数据挖掘多媒体数据挖掘医学资源库

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多媒体数据挖掘技术研究

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微型机与应用 2003年第12期22卷 47-49,58页

作者：蒋良孝蔡之华武汉中国地质大学计算机科学与技术系 430074

多媒体数据挖掘的系统原型,详细论述了多媒体图像数据挖掘和多媒体文本数据挖掘的过程和方法。

关键词：多媒体数据库多媒体数据挖掘数据平台知识发现数据模型数据仓库

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实时多媒体数据挖掘研究与应用

实时多媒体数据挖掘研究与应用

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作者：曾承武汉大学

学位级别：硕士

该文针对目前国内外实时多媒体数据挖掘的研究现状及发展趋势,构造了一个实时多媒体数据挖掘系统模型RMOM,论述了各个模块的功能、相关算法及实现步骤,并综合了各个环节的研究技术重难点.详细阐述了利用背景帧进行视频分段的方法,提出... 详细信息

该文针对目前国内外实时多媒体数据挖掘的研究现状及发展趋势,构造了一个实时多媒体数据挖掘系统模型RMOM,论述了各个模块的功能、相关算法及实现步骤,并综合了各个环节的研究技术重难点.详细阐述了利用背景帧进行视频分段的方法,提出了低类包含高类的思想,使得分段与分类的概念统一起来,更利于区分对象.适当放大视频帧与背景帧的差异值,避免分类结果过于集中.引用人眼敏感色的原理,改善像素点R、G、B的权值关系.论述了利用传统遗传算法分段的操作类型、主要运算过程、特点等,并将其与背景帧方法进行了对比.对长时行为特征和短时行为特征提取分别进行了分析、比较,叙述了它们具体的算法过程.列举了对颜色、纹理、形状、相关反馈等多个视频特征进行提取的方法.重点论述了基于二维矩阵的长时行为特征提取的实现步骤和相关的量化方法.分析了几种效率较高的聚类方法,指出了其利弊.在类数量k值确定的情况下,将收敛速度快的k-means算法理论引用到特征空间,用来聚集视频段,并对具体运算过程进行了阐述;提出了k值未确定情况下的解决方案.该文还介绍了作者研究开发的运用RMDM技术的智能视频监控系统IVSS,概述了整个系统的原理、流程、功能以及其他应用.

关键词：多媒体数据挖掘序列分析视频分段聚集行为特征提取视频监控系统

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基于Web的多媒体数据挖掘的研究

基于Web的多媒体数据挖掘的研究

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作者：徐龙玺山东师范大学

学位级别：硕士

数据挖掘和知识发现为解决信息量过大而人们无法有效利用的问题提供了新的解决途径。多媒体挖掘就是从大量多媒体集中，通过综合分析视听特性和语义，发现隐含的、有效的、有价值的、可理解的模式，进而发现知识，得出事件的趋向和关联... 详细信息

数据挖掘和知识发现为解决信息量过大而人们无法有效利用的问题提供了新的解决途径。多媒体挖掘就是从大量多媒体集中，通过综合分析视听特性和语义，发现隐含的、有效的、有价值的、可理解的模式，进而发现知识，得出事件的趋向和关联，为用户提供问题求解层次的决策支持能力。本文的研究思路并未局限于具体挖掘算法的设计，而是从挖掘系统本身的构建入手，就如何提高系统的整体性、更有效地实现挖掘功能做了较为深入的研究，给出了一个基于数据挖掘技术的面向多种Web数据的挖掘系统模型。本文针对目前国际和国内多媒体数据挖掘技术的发展现状和趋势，首先讨论了数据挖掘和知识发现的基本理论；然后分析了网络信息检索与Web挖掘的特征，包括挖掘对象的特征、挖掘和知识发现所需的理论和技术，接着研究了多媒体数据挖掘的特点和技术；进而提出了一个基于Web的多媒体数据挖掘系统的框架结构模型，并对其功能模块进行了详细的分析和设计，设计了媒体特征库中的知识表示方法，并提出了一种联合查询的优化方案和两种多媒体数据挖掘算法。该模型首先通过多媒体概念检索技术智能化地在Internet上搜索Web页面，然后利用异构信息交换技术将多媒体数据保存到构建的媒体特征库中，在从用户查询界面获得用户的查询要求后，通过向量空间模型进行多媒体信息检索，然后利用相关反馈技术提高信息检索的质量，最后将检索的结果传送给用户。本文主要做了以下几方面的工作： 1．探讨了数据挖掘和Web数据挖掘的基本思想和技术数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识(模型或规则)的过程。数据挖掘是知识发现中的核心作，主要研究发现知识的各种方法和技术。Web挖掘是从Web资源上抽取信息或知识的过程，它是将传统的数据挖掘的思想和方法应用于Web，从Web中抽取感兴趣的、潜在的、有用的模式和隐藏信息。 2．研究了多媒体数据挖掘的特点和方法 Web数据和多媒体数据半结构化或非结构化的特点决定了Web中多媒体挖掘不能套用传统的数据挖掘的模式，文章讨论了如何将半结构化或非结构化的数据转化或映射为结构化的数据，使Web挖掘系统和数据库紧密结合，提供一个集成的信息处理环境。山东师范大学硕士论文基于Web的多媒体数据挖掘的研究 3.提出了一个基于Web的多媒体数据挖掘系统模型，并对模型各部分的工作机理做了详细设计;针对图像数据，设计了较为集成的多媒体数据特征库;设计使用高维度关联规则挖掘算法和模糊神经网络挖掘算法SFNN来实现隐含知识的挖掘。特征提取是CBIR系统的核心构件，特征提取的好坏对整个CBIR系统有着重要的影响，直接关系到整个系统的检索准确度、检索效果和检索速度。两种挖掘算法都能较有效地用于本文设计的模型的知识挖掘，同时也有利于下一步的知识表达和解释。为进一步的多媒体数据挖掘系统具体开发打下了坚实的基础。关键词:数据挖掘，知识发现，Web，多媒体数据挖掘，媒体特征库

关键词：数据挖掘知识发现 Web 多媒体数据挖掘媒体特征库

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多媒体数据挖掘与分析

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国外科技新书评介 2015年第7期 18-19页

作者： Aaron K. Baughman 臧光明不详中国科学院国家空间科学中心

近年来，随着互联网的快速发展，多媒体数据挖掘技术也越来越受到人们的重视。随着研究的深入及应用范围的快速扩大，多媒体数据挖掘技术所关注的焦点也发生了不小的变化：除了传统的对多媒体搜索算法的一系列优化外，新的研究方向还包... 详细信息

近年来，随着互联网的快速发展，多媒体数据挖掘技术也越来越受到人们的重视。随着研究的深入及应用范围的快速扩大，多媒体数据挖掘技术所关注的焦点也发生了不小的变化：除了传统的对多媒体搜索算法的一系列优化外，新的研究方向还包括对社交网络数据、移动设备数据的获取与处理，以及利用传感器对环境和位置信息数据的感知等。一方面，如此丰富的海量数据使得该领域的研究具有巨大的潜力和价值；而另一方面，如此多的数据也使得用户的隐私信息面临着巨大的风险。

关键词：多媒体数据挖掘数据挖掘技术信息数据搜索算法网络数据移动设备海量数据互联网

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基于多媒体数据挖掘的多通道检索技术

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海军航空工程学院学报 2007年第2期22卷 295-297页

作者：尹肖云许诚邹强孙有田海军航空工程学院研究生管理大队海军航空工程学院飞行器工程系山东烟台261400 海军航空工程学院飞行器工程系山东烟台261400 海军驻航天科工集团第三研究院军事代表室北京100074

首先介绍多媒体数据挖掘的过程,接着分析了多媒体信息的多通道检索的体系结构和多通道检索流程图.针对多媒体信息内容的复杂性,文章的第四部分介绍了多媒体关联规则挖掘算法,对将其应用于多通道检索进行了初步探讨.

关键词：基于内容检索多媒体数据挖掘多通道检索多媒体关联规则

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