13、快速交互式信息检索与搜索可用性设计

快速交互式信息检索与搜索可用性设计

1. 快速交互式信息检索

1.1 SBMDS算法在GPU架构上的实现

在GPU上实现SBMDS算法时，使用大小为32的二维块和大小等于子矩阵大小除以块大小的二维网格。为了获得更好的性能，除了CUDA之外，还使用了其他技术，包括流、使用 cudaMemcpyAsync 函数进行异步数据传输以及CULA库。

1.2 实验结果

1.2.1 实验设置

考虑数据集$X = {x_1, \ldots, x_n}$、查询图像$x_q$、任意距离函数$d$、k - means算法中的聚类数$k$以及相关反馈算法中的迭代数$k_{rf}$。界面由查询和三个独立的可视化部分组成，目标是让用户从更多相关结果中进行选择，提供更丰富的数据可视化概述，并以交互速度更新视图。

1.2.2 可视化视图

• 传统排名列表视图 ：在特征重加权相关反馈算法的第$k_{rf}$次迭代中，根据距离函数$d$列出与查询$x_q$最接近的$r$个图像。在第一次相关反馈之前，使用L1距离函数显示前70个检索结果。
• 聚类代表视图 ：在相关反馈算法的第$k_{rf}$次迭代中，对整个重加权数据集在GPU架构上进行二维快速SBMDS投影后，使用k - means聚类算法自动选择一小部分图像。距离函数$d$用于确定与查询$x_q$最近的$n_c$个质心，并为每个质心选择“不同的代表图像”进行显示。
• 聚类成员视图