云計算環境下多媒體信息處理關鍵技術研究

吳特+張海英+周凱

摘要：隨著因特網的迅猛發展，網絡上的不良信息對社會的負面影響開始受到人們的普遍關注。在互聯網上，人們發布和傳播信息幾乎不受任何控制，該特點在給人們帶來便利的同時，也給不良信息傳播留下可趁之機。針對互聯網上不良多媒體信息，本文研究了云計算環境下基于協同過濾技術的多媒體信息處理解決方案，可以過濾掉不好的多媒體信息。

關鍵詞：云計算；多媒體；信息過濾；信息處理

1 引言

隨著信息時代和知識經濟時代的到來，我們所面臨的信息越來越復雜。數碼相機，攝像機，掃描儀，打印機，刻錄機的普及，這些電子設備使視覺內容每天數以百萬計的事情要記住的速度被創造出來，同時，隨著多媒體技術和網絡技術的飛速發展，越來越多的人可以更方便和經濟的訪問數字媒體，人們面臨的問題不再是多媒體內容的不足，但如何找到他們需要的大量信息的多媒體世界。對于大多數的檢索系統，它通常需要用戶有一定的知識背景，根據檢索系統的要求提交的查詢。但在實踐中，掌握大量用戶一定程度不夠明確的語義查詢意圖，如果允許用戶能夠描述多種媒體信息輸入查詢意圖的檢索系統可以檢索結果的要求，更符合。這一要求提出了一個重要的和具有挑戰性的研究問題：在一個或多個媒體形式的用戶查詢描述之間的匹配問題，并描述不同形式的媒體，這是基于多媒體信息檢索。

2 云計算

云計算仍處于起步階段，有眾多類型的供應商在發展不同的云計算服務。云計算的各種形式的表現，簡單的云計算在人們的日常網絡應用中隨處可見。目前，云計算的主要服務模式：基礎設施即服務、平臺即服務、軟件即服務，如圖1所示。

3基于內容的信息過濾

通過基于用戶選擇的用戶協同推薦之間的相似性度量，用戶相似度高，作為目標用戶的鄰居，通過鄰居預測目標用戶的目標項目得分。傳統的計算相似度的方法，主要有調整后的余弦相似度和皮爾森相關系數法，以及產生過濾的算法，計算方法如下。

4基于項目的信息過濾

在大多數個性化推薦系統中，項目信息的更新速度比用戶更新慢，項目之間的關系相對穩定。資源的內容可以通過用戶的其他資源的用戶的評價，可以提高資源評價的密度，然后利用這些評價的協同推薦，從而提高協同推薦的性能?；陧椖康幕陧椖康膮f同過濾推薦算法，介紹了基于協同用戶的相似度計算思想、計算方法和相似度計算方法的計算方法，如下所示。

5 結束語

針對互聯網上不良多媒體信息，本文研究了基于協同過濾技術的多媒體信息過濾解決方案，可以過濾掉網絡上的不好的多媒體信息。

參考文獻：

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