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意图搜索及其在安防领域的应用

2014年发生的震惊全球的“马航失联”事件牵动了无数中国人的心,泛太平洋各国均提供了大量帮助用于搜索失联航班,但是由于搜索方式千奇万种、信息达到海量级别、信息来源不连续性等多种问题,导致搜索迟迟没有结果。
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  意图搜索最早起源于互联网行业搜索引擎工具,随着互联网信息量的不断增加,能够快速、准确地查找信息越来越困难,主要原因是搜索引擎不能理解用户的真实查询意图,因而机器学习如遗传算法、BP神经网络法等在这方面的应用研究快速地被引起关注。

  LamWai 就利用基于事例的机器学习和查询反馈技术实现了文本的自动分类并用于文本检索,实验证明了其优越性。Mandala Rila 采用加权方法从多类信息中实现查询扩展,以及Chakrabarti 探讨的基于矩阵代数的主题提取算法、组合词汇和索引文本等特征提取都是这方面的努力。但目前最有前景的是Doug Lenat 研制的搜索系统, 通过建立常识库和推理机来与用户交谈, 进而实现对用户真正意图的理解。

  知识工程之父Feigenbaum称赞他开创了查询的“语义时代”(TheAge of Semantics)。但前提是要建立一个庞大的百科全书常识库,这是非常困难的,而且也不分析用户的潜在意图。构造庞大知识库的一种方法是从网络上自动构造, Craven 和Lesser 提出了信息获取的系统原理, 知识库的结构和实现方法。Choi 则实现了一种具体的自动构造系统,其可从网上发现文本并归入本地数据库供查询, 它相当于智能代理。Alsaffa 做了类似的探索, 利用专家系统在用户喜欢的表达和系统要求的表达之间实现自动转换。意图搜索正在基于这些技术之上实现了智能化的自动搜索。虽然意图搜索起源于互联网行业,但是目前已经被广泛用于其它行业,例如在安防行业与物联网技术紧密结合。

  意图搜索与安防行业的结合

  2014年发生的震惊全球的“马航失联”事件牵动了无数中国人的心,泛太平洋各国均提供了大量帮助用于搜索失联航班,但是由于搜索方式千奇万种、信息达到海量级别、信息来源不连续性等多种问题,导致搜索迟迟没有结果。仔细分析搜索方式,可以发觉这类型的搜索形式其实与互联网行业的搜索引擎意图搜索有相似之处,相似点在于都需要对数据进行收集、甄别、过滤、分类、整合,都不是一个单一的行动,而是一整套连贯的过程。

  物联网行业本身由于传感器的多种多样导致数据形式多样性、信息海量性等特征,如果大数据环境下还是采用过去的全文检索方式进行单一化搜索,未来一定无法满足用户的智能化需求。针对这一挑战,2014中国大数据峰会上中国工程院吴曼青院士发表了名为“存在就有痕迹,联系就有信息,反恐环境下大数据的意图搜索”的专题演讲,吴院士以众多美国案例为引,描述了新时代反恐行动应用的特性:法律保障、以人为核心、高技术手段、国际合作,通过构建虚拟空间信息社会雷达的方式将意图搜索引用到反恐活动中,提升反恐能力。

  基于“存在就有痕迹,联系就有信息”的基本理念,构建网络空间中行为事件、思想事件等模型,在实体空间和虚拟空间中全面收集人的存在痕迹和联系信息,关注人物或事件间联系链,从而实现网络空间中存在的各种意图,完成对意图产生源头、传播途径和发展趋势的全方位描述,达到对个人和组织的所思所想行为所在的全面搜索和分析。物联网行业拥有海量的视频、音频、图片数据,通过相应智能算法可以从中提取出可供分类的结构化信息,通过这些结构化信息与意图搜索技术相结合可以帮助用户快速预判事物、事件发生概率和趋势。

  因国内反恐形势严峻,大数据搜索需要积极应对新时期恐怖主义威胁,立足恐怖主义存在和意图特征,运用大数据技术进行深入关联分析,实现对恐怖分子的准确识别和暴恐事件的提前预警,有力提升反恐维稳核心能力。海康威视作为安防行业的龙头,物联网概念提出之处就已经开始涉及其中,相信在不远的将来,意图搜索应用可能落地。

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