46、数字图书馆中的个性化知识与视频语义管理

数字图书馆中的个性化知识与视频语义管理

在当今数字化的时代，数字图书馆的发展日新月异。它不仅是大规模、分布式的信息和知识环境，更是连接收藏、服务和人员，支持创作、传播、使用、存储和保存整个生命周期的重要基础设施。然而，目前数字图书馆在个性化服务和视频语义管理方面仍存在一些挑战。

个性化知识服务

数字图书馆的个性化服务是提升用户体验的关键。以某数字图书馆为例，它虽不知用户背景，但通过分析用户最初的四个问题，与过往问题模式对比，能预测用户接下来可能查询的词汇。该系统可将用户行为聚类，且能预测 67%的后续查询，这便是个性化服务的体现，系统能快速学习并预测新用户的后续问题。

像 Google、Microsoft、Yahoo 等公司以及欧盟的 i2010 倡议，都在致力于组建大规模但较为粗糙的数字化图书库，这些库有可能强化基于印刷品分发的使用模式。而一些项目则采用了基于细粒度数字对象、自动化流程和分散用户贡献的定制化和个性化原则的设计策略，有望扩展到其他领域。

视频语义管理的现状与挑战

视频数据管理是数字图书馆不可或缺的一部分，但当前大多数数字图书馆系统仅支持通过元数据查询视频，这远远无法满足用户需求。例如，“获取所有姚明将球传给麦迪的 NBA 镜头”这类查询就无法实现，这种描述视频“故事”的信息被称为语义信息。

为了实现基于语义的视频查询，需要合适的语义模型和强大的查询接口。现有的视频语义模型存在不足，它们将视频数据视为相互独立的片段序列，未探索不同片段语义之间的关系，而这种信息对于信息验证和注释辅助至关重要。

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