異質(zhì)數(shù)據(jù)相似度學(xué)習(xí)及其在網(wǎng)絡(luò)搜索中的應(yīng)用的開題報告一、選題背景隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，我們的生活日益與網(wǎng)絡(luò)緊密相關(guān)。在我們使用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息檢索時，我們往往會面臨著一個問題，即如何根據(jù)我們的需要，找到最匹配的信息。這就需要我們關(guān)注到異質(zhì)數(shù)據(jù)相似度學(xué)習(xí)這個領(lǐng)域。異質(zhì)數(shù)據(jù)相似度學(xué)習(xí)是指將不同類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行相似性度量和匹配的過程。例如，在網(wǎng)絡(luò)搜索中，我們往往需要匹配的是文本、圖片、視頻等多種類型的數(shù)據(jù)，這就需要異質(zhì)數(shù)據(jù)相似度學(xué)習(xí)的方法來實現(xiàn)。二、選題意義網(wǎng)絡(luò)搜索已經(jīng)成為人們獲取信息的重要手段。但是在搜索過程中，用戶往往需要花費大量的時間和精力來篩選出最有用的信息。因此，如何優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)搜索以提高搜索精準(zhǔn)度，成為了研究者們關(guān)注的重點。而異質(zhì)數(shù)據(jù)相似度學(xué)習(xí)作為一種新的搜索模式，能夠有效提高搜索準(zhǔn)確度，降低用戶的搜索成本，具有重要的實用價值和研究意義。三、論文研究內(nèi)容本論文旨在系統(tǒng)地研究異質(zhì)數(shù)據(jù)相似度學(xué)習(xí)的基本理論及其在網(wǎng)絡(luò)搜索中的應(yīng)用，具體研究內(nèi)容如下：1.異質(zhì)數(shù)據(jù)相似度學(xué)習(xí)的相關(guān)理論研究：主要包括相似度度量、異質(zhì)數(shù)據(jù)融合、特征提取與選擇等相關(guān)理論的研究。2.異質(zhì)數(shù)據(jù)相似度學(xué)習(xí)的應(yīng)用研究：主要包括基于異構(gòu)數(shù)據(jù)的相似度計算、基于異構(gòu)數(shù)據(jù)的多模態(tài)檢索、基于異構(gòu)數(shù)據(jù)的知識圖譜構(gòu)建等相關(guān)應(yīng)用的研究。3.異質(zhì)數(shù)據(jù)相似度學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)搜索中的應(yīng)用：主要包括設(shè)計和實現(xiàn)基于異質(zhì)數(shù)據(jù)相似度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)搜索模型和評價指標(biāo)，并進(jìn)行實驗和檢驗相關(guān)模型的搜索效果和性能。四、預(yù)期研究成果1.提出一種新的異質(zhì)數(shù)據(jù)相似度計算方法，用于實現(xiàn)文本、圖片、視頻等多種類型數(shù)據(jù)之間的相似度匹配。2.設(shè)計和實現(xiàn)一種基于異質(zhì)數(shù)據(jù)相似度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)搜索模型，能夠在多種數(shù)據(jù)類型下進(jìn)行搜索，提高搜索精準(zhǔn)度。3.驗證本論文提出的異質(zhì)數(shù)據(jù)相似度計算方法以及基于異質(zhì)數(shù)據(jù)相似度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)搜索模型的有效性，為網(wǎng)絡(luò)搜索算法的改進(jìn)和優(yōu)化提供參考。五、研究方法和進(jìn)度安排本論文采用的研究方法主要有文獻(xiàn)調(diào)研和實驗評估兩種方法。在文獻(xiàn)調(diào)研方面，我們將查閱大量的文獻(xiàn)資料，系統(tǒng)地介紹異質(zhì)數(shù)據(jù)相似度學(xué)習(xí)的基本理論和相關(guān)研究內(nèi)容，在此基礎(chǔ)上研究異質(zhì)數(shù)據(jù)相似度學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)搜索中的應(yīng)用。在實驗評估方面，我們將搜集各種數(shù)據(jù)，設(shè)計實驗方案，構(gòu)建實驗環(huán)境，進(jìn)行實驗和評估，并對結(jié)果進(jìn)行分析和展示。論文的進(jìn)度安排如下：第一階段（4-5周）：完成文獻(xiàn)調(diào)研，了解異質(zhì)數(shù)據(jù)相似度學(xué)習(xí)的相關(guān)理論。第二階段（4-5周）：研究異質(zhì)數(shù)據(jù)相似度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，并進(jìn)行實驗評估。第三階段（2-3周）：對實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和展示，撰寫畢業(yè)論文。六、參考文獻(xiàn)1.JiaweiHan,MichelineKamber,JianPei.數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術(shù)[M].第3版.北京：清華大學(xué)出版社,2012.2.ZhiyunRen,ZimengBian.基于異構(gòu)多源數(shù)據(jù)多模態(tài)特征融合的句子級情感分類[J].計算機(jī)工程與應(yīng)用,2019,55(20):105-115.3.MianxiongDong,KaoruOta,XiangmingWen,etal.MultimediaBigDataComputingforIoTApplications[J].IEEECommunicationsMagazine,2018,56(2):216-222.4.LucaMari,TemporalKernelSparseCodingforActionClassificationinMultimodalDatasets[J].IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,2019,29(1):16-27.5.YuanchunZhou,CanWang,JunXie,et