[發(fā)明專利]使用比較的交互式內(nèi)容搜索

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201380011728.8
• 申請日: 2015-08-04
• 公開（公告）號: CN104508661A
• 公開（公告）日: 2015-07-29
• 發(fā)明（設計）人: L.馬索利;E.約安尼迪斯
• 申請（專利權）人: 湯姆遜許可公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京市柳沈律師事務所 11105
• 代理人: 呂曉章

相關申請的交叉引用

本申請要求于2012年2月6日提交的美國臨時申請序列第61/595502號的權益，通過引用將其全部內(nèi)容并入本文。

技術領域

本原理涉及通過比較的交互式內(nèi)容搜索。

背景技術

通過比較的內(nèi)容搜索是最近鄰域搜索(NNS)的一種特殊情況。在本文中說明的原理通過考慮關于嵌入在度量空間中的對象的NNS問題，對早先的工作進行擴展。還假設嵌入具有小的本征維度，很多實際研究支持該假設。先前的工作考慮導航網(wǎng)(navigating?net)，這是一種用于支持在加倍度量空間(doubling?metric?space)中的NNS的確定性數(shù)據(jù)結構。對于嵌入在滿足一定球狀填充性的空間中的對象也考慮了類似的技術，而其他工作則依賴于增長受限的度量。所有的上述假設都與在本文中考慮的加倍常量(doubling?constant)相關。在所有先前的工作中，假設在目標對象上的需求是均勻的。

先前研究了使用比較啟示器(comparison?oracle)的NNS。先前的研究的顯著優(yōu)點在于，去除了將對象先驗地嵌入在度量空間中的假設；在先工作只假設對于任何兩個對象，就它們與任何目標之間的相似性而言，可以通過比較啟示器進行分級，而不要求通過距離度量來捕捉對象之間的相似性。然而，這些工作同樣假設均勻的需求，因此，在本文中的原理是利用比較的搜索的到不均勻性的擴展。在這方面，不均勻的需求分布是在本文中的原理的起點。假設存在度量空間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問題是它們的方法是無記憶的，亦即，不使用先前的比較，而本原理通過利用∈網(wǎng)(∈-net)數(shù)據(jù)結構來解決該問題。

先前已提出在圖像之間的成對比較。于是，將其擴展到內(nèi)容搜索的背景下。比較啟示器的使用不只局限于內(nèi)容取得/搜索。個體的評級量表(rating?scale)趨向變動很大。另外，評級量表可能在人與人之間不同。基于這些理由，使用成對比較作為推薦系統(tǒng)的基礎是更加自然的。已經(jīng)適當?shù)卣f明了該方法的優(yōu)點以及如何使這樣的系統(tǒng)可操作的挑戰(zhàn)。

發(fā)明內(nèi)容

通過本原理解決現(xiàn)有技術的這些以及其他缺點和不足，本原理涉及一種通過比較的交互式內(nèi)容搜索的方法。

根據(jù)本原理的一方面，提供了一種用于搜索數(shù)據(jù)庫內(nèi)的內(nèi)容的方法。該方法包含以下步驟：構造具有包含目標的大小的網(wǎng)；選取多個樣本；將每個樣本與其他每一個樣本進行比較；以及，確定最接近于所述目標的樣本。該方法還包含以下步驟：將所述網(wǎng)的大小減小至包含所述目標的更小的大小。該方法還包含以下步驟：重復所述選取、比較、確定以及減小步驟，直至所述網(wǎng)的大小足夠小到定位所述目標為止。

根據(jù)本原理的另一方面，提供了一種用于搜索數(shù)據(jù)庫內(nèi)的內(nèi)容的裝置。該裝置由實施包含在本文中所述的方法的步驟的計算機組成。該計算機可以包含構造具有包含目標的大小的網(wǎng)的電路。該計算機還包含選取多個樣本的電路以及操作所述樣本的比較器電路。該計算機還包含找到最接近于所述目標的樣本的確定電路以及將所述網(wǎng)的大小減小至包含所述目標的更小的大小的電路。該計算機還包含如果未達到終止條件則使構造網(wǎng)的電路、選取樣本的電路、所述比較器電路、所述確定電路以及減小所述網(wǎng)的大小的電路重復它們的操作的控制電路。

根據(jù)關于示例性實施例的以下詳細說明，結合附圖一起閱讀，本原理的這些及其他方面、特征和優(yōu)點將變得顯而易見。

附圖說明

圖1示出根據(jù)本原理實施內(nèi)容搜索的方法的一個實施例。

圖2示出根據(jù)本原理實施內(nèi)容搜索的裝置。

圖3示出包含圖2的裝置的元件的示例性實施例。

具體實施方式

本原理涉及一種用于通過比較進行交互式內(nèi)容搜索的方法及裝置。稱該方法為“交互式”的，是因為存在與先前階段的結果進行交互的重復階段。該方法使用比較在具有一定可測量特性的對象(例如對象、畫面、電影、文章等)的數(shù)據(jù)庫中進行導航。具體地，該方法同時從兩個對象中確定最接近于目標(例如畫面或者電影或者文章等)的一個。可以以多種方式(諸如絕對差、絕對差的總和等)測量對所述目標的接近度(亦即，距離)。基于該選擇，該方法選擇新的一對對象，并且在類似的階段中重復該過程，直至該對對象包含所期望的目標為止。在每個階段中，給出一小的對象列表進行比較。選擇該列表中的一個對象作為最接近于目標的對象；然后，基于早先的選擇給出新對象列表。該過程繼續(xù)進行直到目標被包括在給出的列表中為止，此時，找到了對象并且搜索終止。