海量教育多媒體數據高效分類存儲技術研究

袁琰星+郭獻洲

摘 要： 為了提高教育多媒體數據庫的訪問能力和信息檢索能力，需要進行數據的分類高效存儲技術設計，提出一種語義指向性C均值數據聚類的海量教育多媒體數據分類高效存儲技術。首先進行教育媒體數據庫的數據存儲結構分析，計算數據存儲的聚類中心和屬性類別集分類控制閾值；然后采用語義指向性特征提取方法作為數據存儲的信息素導引，對提取的語義指向性特征通過C均值聚類進行優化分類存儲；最后進行仿真實驗分析。結果表明，采用該方法進行海量教育多媒體數據的分類存儲，能提高數據庫的吞吐量，數據檢索的召回率等指標。

關鍵詞： 海量數據； 教育多媒體數據庫； 分類存儲； 數據檢索

中圖分類號： TN911?34； TP391 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）08?0042?04

Research on efficient classification and storage technology of mass data

in educational multimedia

YUAN Yanxing1， GUO Xianzhou2

（1. Guangdong Polytechnic of Water Resources and Electric Engineering， Guangzhou 510925， China；

2. Hebei University of Technology， Tianjin 300401， China）

Abstract： In order to improve the addressing and information retrieval abilities of education multimedia database， it is necessary to develop the efficient data classification storage technology. An education multimedia mass data classification storage technology of the semantic directivity mean value C data clustering is proposed. The data storage structure of the educational media database is analyzed. The cluster center of data storage and classification control threshold of attributes category set are calculated. The semantic directivity feature extraction method is adopted as the pheromone guidance of the data storage to conduct optimization classification storage of the extracted semantic directivity characteristics in combination with mean value C clustering. The simulation analysis results show that the method for the classification storage of education multimedia mass data can improve the throughput of the database， and the recall rate of data retrieval.

Keywords： massive data； education multimedia database； classification storage； data retrieval

0 引 言

隨著教育多媒體數據存儲技術的發展，大量的多媒體教育數據通過教育信息管理系統的數據庫進行分布式存儲和傳輸，教師和學生在進行信息檢索對只需要通過相關的指令進行多媒體教育資源的調度和查詢，方便教學應用[1]。海量教育多媒體數據主要包括了多媒體課件、圖片、教學音視頻等信息，需要對海量教育多媒體數據進行分類高效存儲設計，提高教育多媒體數據的管理和調度能力，傳統方法中對數據庫海量教育多媒體數據的挖掘是建立在多媒體數據庫的信息檢索統計特征提取的基礎上[2?3]，通過語義和關鍵詞的訪問和檢索進行信息索引和標注，方法可靠簡單，但是效率不高，對教育多媒體數據有效存儲的層次性建模性能不好[4]。對此，本文提出一種語義指向性C均值數據聚類的海量教育多媒體數據分類高效存儲技術，進行數據庫存儲的優化設計，得出有效性結論。

1 教育多媒體數據庫的數據存儲結構分析

1.1 教育多媒體數據的量化特征編碼

為了實現對海量教育多媒體數據的優化分類存儲設計，需要進行教育多媒體數據庫的數據存儲結構分析，采用網格拓撲結構進行數據庫的分布式存儲網格設計[5]。海量教育多媒體數據的數據存儲的分布式結構主要分為水平結構、垂直結構、左對角線結構、右對角線結構等，如圖1所示。

根據圖1所示的教育多媒體數據庫的數據存儲結構，設置4個檢索通道進行海量教育多媒體數據的訪問設計，圖中，，和分別表示待檢索教育多媒體數據的鄰域內的碼矢，采用語義自相關函數分析方法進行教育多媒體數據的近鄰點模糊聚類中心計算，構建多媒體數據的向量量化特征編碼模型[6]，把當作聚類中心的優化索引值，初始化多媒體數據庫中教育數據的梯度信息檢索水平集函數，通過海量教育多媒體數據準確挖掘和檢測，實現對數據庫的有效訪問。在進行4個檢索通道的語義信息素提取中，提取海量教育多媒體數據特征分布梯度圖，得到數據庫的分布式調度輸入向量值分別為，，和，表示為：

（1） 式中，為初始化的聚類中心嵌入維數，數據庫存儲分布空間特征分布區域和，采用海量教育多媒體數據的特征序列訓練重構方法進行向量量化編碼，設置初始化碼書{，}；設置多媒體數據分布的權重響應為；多媒體數據的向量量化編碼的初始值為。令為訓練序列，教育多媒體數據庫存儲通道的頻率計數初始值設定為。

對輸入的教育多媒體數據進行穩態周期性分解控制，得到訓練向量模式為；計算教育多媒體數據的時域向量與全部分類存儲節點所連權向量的距離為：

（2）

式中，，最后得到教育多媒體數據的量化特征編碼輸出為：

（3）

式中，在聚類中心初始值確定的情況下，通過教育多媒體數據的量化特征編碼，提高分類存儲的效率。

1.2 數據存儲的聚類中心計算

在上述進行了教育多媒體數據的量化特征編碼的基礎上，進行教育多媒體數據優化分類存儲的聚類中心計算，設教育多媒體數據庫中的海量數據的采樣幅度為，計算輸入教育多媒體數據庫中的訓練向量碼書冗余信息為，采用高斯隨機模型表示數據中的統計特征，存儲節點分布的最小距離的節點為，海量教育多媒體數據時間序列為， ，根據Takens嵌入定理[7]，得到數據優化分類存儲的最小嵌入維數為；在給定的海量教育多媒體數據分布的權重指數下，的屬性值為。構建教育多媒體數據庫的初始級碼元，，計算教育多媒體數據的干擾信息參量估計值，，得到教育多媒體數據的最佳碼書為：

（4）

式中：是第n條數據存儲通道上的區域分布特征；為第n條數據存儲路徑擴展時延，由此得到數據存儲的聚類的區域分布函數為：

（5）

數據集合中含有個樣本，計算輸入存儲節點的量化編碼統計平均失真為：

（6）

現在把教育多媒體數據的語義信息集合分為c類，其中1

（7）

式中，為教育多媒體數據的模糊聚類中心的第個語義特征指向性分布矢量。

2 數據的分類高效存儲改進實現

2.1 數據屬性類別集分類控制閾值計算

本文提出一種語義指向性C均值數據聚類的海量教育多媒體數據分類高效存儲技術。在此需要進行海量教育多媒體數據的屬性類別集分類控制閾值計算，假設海量教育多媒體數據檢索區域中文本信息的特征分布序列為，，對教育多媒體數據的量化編碼信息進行區域分塊設計，采用模板匹配方法進行存儲信息窗口加權控制[8]如下：

（8）

在上述進行數據庫存儲分布的加權控制中，在橫向和豎向兩個梯度方向對教育多媒體數據的聚類編碼樣本進行自組織神經網絡訓練，得到數據屬性類別集分類控制閾值的計算結果為：

（9）

式中，q，p分別是教育多媒體數據庫中的編碼數據的向量量化的梯度特征差異性語義信息素特征，采用自適應聚類編碼加權，通過屬性類別集分類控制閾值進行數據分配的有效性判斷。

2.2 語義指向性特征提取

確定海量教育數據優化分類存儲的特征窗口大小N，進行語義指向性特征提取，得到輸出的加權向量為： （10）

采用一個1×N的窗口來遍歷被檢索教育多媒體數據的視頻和圖像等多媒體數據信息集合，進行多屬性類別集分類控制閾值判決，得到屬性類別集分類的語義特征聚類中心，即：

（11）

式中，表示中分類存儲的訓練樣本長度，用歐氏距離表示。

通過對教育多媒體數據中的有用文本進行語義指向性特征提取，各自判決的文本的信息素TLX，TLY，文本信息素的語義特征提取的判決式為：

（12）

設海量教育多媒體數據集中語義相關信息特征總數為X，在最小窗口下語義指向性聚焦的沖激響應函數為，向量量化的梯度差異性分布的最小距離為：

（13）

建立Markov模型，提取教育多媒體數據庫海量教育多媒體數據序列的高階譜特征進行信息融合，設教育多媒體數據所屬類別的對象集合為第個存儲節點處的概念格，數據存儲節點的傳遞路徑有P條，由此得到輸出的語義指向性特征輸出為：

（14）

（15）

式中：為海量教育多媒體數據的信息索引的邊界溢出估計值；為概念格結點的信息融合中心加權系數；為多媒體數據非線性時間序列的時頻特征；為自相關函數。

2.3 基于模糊C均值聚類的數據優化分類存儲

最后采用模糊C均值聚類對提取的語義特征進行指向性聚類分析，實現數據的優化分類存儲，設和為數據的語義特征判別屬性集合，海量教育多媒體數據的模糊C均值聚類空間矩陣為：

3 仿真實驗分析

實驗中采用C++和Matlab 7混合編程實現教育多媒體數據庫海量數據的優化分類存儲設計，對數據時間序列進行特征訓練，訓練集頻帶為5～120 kHz，數據庫存儲帶寬變化范圍為1～10 dB，對教育多媒體數據訪問的初始頻率 Hz，終止頻率Hz，在數據存儲空間中的信息干擾強度為，最大分類搜索半徑，數據存儲空間的嵌入維數，語義特征提取的指向性聚類中心初始值為，最大迭代次數為，模糊C均值聚類的屬性類別判別閾值，根據上述仿真參量設計，采用不同方法進行數據分類存儲分析，得到數據庫的吞吐量和進行教育多媒體數據庫訪問的數據召回率對比結果如圖2和圖3所示。

分析上述仿真結果得知，采用本文方法進行海量教育多媒體數據的分類存儲，具有較高的數據吞吐性能和數據召回率，說明數據存儲和訪問的效率得到提升，具有優越性。

4 結 語

本文研究了海量教育多媒體數據的優化存儲設計問題，提出一種語義指向性C均值數據聚類的海量教育多媒體數據分類高效存儲技術。研究結果表明，采用該方法進行海量教育多媒體數據的分類存儲，能提高數據庫的吞吐量，數據檢索的召回率等指標，具有較高的應用價值，性能優于傳統方法。

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