[发明专利]使用比较的交互式内容搜索在审
申请号: | 201380011728.8 | 申请日: | 2015-08-04 |
公开(公告)号: | CN104508661A | 公开(公告)日: | 2015-07-29 |
发明(设计)人: | L.马索利;E.约安尼迪斯 | 申请(专利权)人: | 汤姆逊许可公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
代理公司: | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人: | 吕晓章 |
地址: | 法国伊西*** | 国省代码: | 法国;FR |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 使用 比较 交互式 内容 搜索 | ||
相关申请的交叉引用
本申请要求于2012年2月6日提交的美国临时申请序列第61/595502号的权益,通过引用将其全部内容并入本文。
技术领域
本原理涉及通过比较的交互式内容搜索。
背景技术
通过比较的内容搜索是最近邻域搜索(NNS)的一种特殊情况。在本文中说明的原理通过考虑关于嵌入在度量空间中的对象的NNS问题,对早先的工作进行扩展。还假设嵌入具有小的本征维度,很多实际研究支持该假设。先前的工作考虑导航网(navigating net),这是一种用于支持在加倍度量空间(doubling metric space)中的NNS的确定性数据结构。对于嵌入在满足一定球状填充性的空间中的对象也考虑了类似的技术,而其他工作则依赖于增长受限的度量。所有的上述假设都与在本文中考虑的加倍常量(doubling constant)相关。在所有先前的工作中,假设在目标对象上的需求是均匀的。
先前研究了使用比较启示器(comparison oracle)的NNS。先前的研究的显著优点在于,去除了将对象先验地嵌入在度量空间中的假设;在先工作只假设对于任何两个对象,就它们与任何目标之间的相似性而言,可以通过比较启示器进行分级,而不要求通过距离度量来捕捉对象之间的相似性。然而,这些工作同样假设均匀的需求,因此,在本文中的原理是利用比较的搜索的到不均匀性的扩展。在这方面,不均匀的需求分布是在本文中的原理的起点。假设存在度量空间并且搜索算法知道它,本原理改善平均搜索成本。一些在先工作的主要问题是它们的方法是无记忆的,亦即,不使用先前的比较,而本原理通过利用∈网(∈-net)数据结构来解决该问题。
先前已提出在图像之间的成对比较。于是,将其扩展到内容搜索的背景下。比较启示器的使用不只局限于内容取得/搜索。个体的评级量表(rating scale)趋向变动很大。另外,评级量表可能在人与人之间不同。基于这些理由,使用成对比较作为推荐系统的基础是更加自然的。已经适当地说明了该方法的优点以及如何使这样的系统可操作的挑战。
发明内容
通过本原理解决现有技术的这些以及其他缺点和不足,本原理涉及一种通过比较的交互式内容搜索的方法。
根据本原理的一方面,提供了一种用于搜索数据库内的内容的方法。该方法包含以下步骤:构造具有包含目标的大小的网;选取多个样本;将每个样本与其他每一个样本进行比较;以及,确定最接近于所述目标的样本。该方法还包含以下步骤:将所述网的大小减小至包含所述目标的更小的大小。该方法还包含以下步骤:重复所述选取、比较、确定以及减小步骤,直至所述网的大小足够小到定位所述目标为止。
根据本原理的另一方面,提供了一种用于搜索数据库内的内容的装置。该装置由实施包含在本文中所述的方法的步骤的计算机组成。该计算机可以包含构造具有包含目标的大小的网的电路。该计算机还包含选取多个样本的电路以及操作所述样本的比较器电路。该计算机还包含找到最接近于所述目标的样本的确定电路以及将所述网的大小减小至包含所述目标的更小的大小的电路。该计算机还包含如果未达到终止条件则使构造网的电路、选取样本的电路、所述比较器电路、所述确定电路以及减小所述网的大小的电路重复它们的操作的控制电路。
根据关于示例性实施例的以下详细说明,结合附图一起阅读,本原理的这些及其他方面、特征和优点将变得显而易见。
附图说明
图1示出根据本原理实施内容搜索的方法的一个实施例。
图2示出根据本原理实施内容搜索的装置。
图3示出包含图2的装置的元件的示例性实施例。
具体实施方式
本原理涉及一种用于通过比较进行交互式内容搜索的方法及装置。称该方法为“交互式”的,是因为存在与先前阶段的结果进行交互的重复阶段。该方法使用比较在具有一定可测量特性的对象(例如对象、画面、电影、文章等)的数据库中进行导航。具体地,该方法同时从两个对象中确定最接近于目标(例如画面或者电影或者文章等)的一个。可以以多种方式(诸如绝对差、绝对差的总和等)测量对所述目标的接近度(亦即,距离)。基于该选择,该方法选择新的一对对象,并且在类似的阶段中重复该过程,直至该对对象包含所期望的目标为止。在每个阶段中,给出一小的对象列表进行比较。选择该列表中的一个对象作为最接近于目标的对象;然后,基于早先的选择给出新对象列表。该过程继续进行直到目标被包括在给出的列表中为止,此时,找到了对象并且搜索终止。
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