美利体育登录入口官网:YD/T 4382-2023
大搜索术语
big search terms
YDT4382-2023, YD4382-2023
- 标准号
- YD/T 4382-2023
- 别名
- YDT4382-2023, YD4382-2023
- 发布
- 2023年
- 总页数
- 13页
- 发布单位
- 行业标准-邮电通信
- 当前最新
- YD/T 4382-2023
- 适用范围
- 本文件主要界定了大搜索的一系列术语和定义，并对关键术语和定义的基本原理做出了进一步的解释和说明。本文件适用于大搜索系统的研发、建设和部署。其他类似大搜索的系统可参考使用。
| 术语 | 描述 |
|---|---|
| 大搜索 big search | 在面向泛在网络空间中的人、物体和信息，在正确理解用户意图基础上的，基于从网络空间大数据获取的知识，给出满足用户需求的智慧解答。 |
| 用户意图理解 user intent understanding | 在针对用户意图输入的多模态特性及消除歧义的基础上，结合用户的上下文和语义知识，迅速、准确地理解和定位用户的真实意图，从而缩短用户与搜索引擎的交互流程，达到提高用户感受、获得精准搜索结果的目的。 |
| 泛在网络空间 ubiquitous network space | 一种建立在互联网基础之上的具有自适应性的智能网络。它通过各种有线和无线网络与物联网、互联网、传感网等的融合，综合应用海量的传感器、智能处理美利体育官网首页网址等终端，实现物与物、物与人、人与人等之间在任何时候、任何地点的安全有效连接。 |
| 泛网获取 acquisition from ubiquitous network | 根据给定的目标和任务，面向泛在网络空间获取的人、物和信息数据及其随时空变化的属性。这些数据广泛涉及网络空间的各类应用，并具有多种模态形式，是大搜索的数据基础。 |
| 知识抽取 knowledge extraction | 知识抽取是从不同来源、不同结构的数据中进行知识提。纬芍叮ń峁够荩┐嫒胫锻计。 |
| 智慧解答 intelligent solution | 基于泛在网络空间和Web2.0/3.0应用中获取的大数据，通过发掘获取的知识，并给予对用户意图的理解，以在线响应的方式给出的一组有序的解决方案。 |
| 知识综合 knowledge synthesizing | 基于泛在网络空间获取到的数据集合，通过统一的知识与关系表示模型，在此基础上通过融合、关联、统计、推理、乃至众包等技术进行知识和智慧的发掘和发现，是大搜索的核心。 |
| 知识获取 knowledge acquisition | 知识获取是组织从某种知识源中总结和抽取有价值的知识的活动。在大搜索系统中，知识获取指的是从泛在网络空间数据中获取本体知识的过程。 |
| 知识推理 knowledge inference | 知识推理旨在根据已有的知识推理出新的知识或识别错误的知识。在大搜索系统中，知识推理主要基于知识图谱来进行，包括知识图谱补全、知识图谱去噪两方面。 |
| 规则推理 rule inference | 把相关领域的专家知识形式化的描述出来，形成系统规则。用这些规则表示该领域的一些问题与这些问题相应的答案。在大搜索系统中，规则推理指的是基于这些规则模仿专家对搜索相关问题进行求解的过程。 |
| 数据生命周期 data life cycle | 数据在公有云上的存在包括四个阶段：数据发布、数据存储、数据分析挖掘和数据使用，这四个阶段统称为一个数据生命周期。 |
| 个人信息 personal information | 以电子或其他方式记录的能够单独或与其他信息结合识别自然人个人身份或反映特定自然人活动情况的各种信息。 [GB/T 35273—2017, 定义3.1] |
| 隐私 privacy | 可确认特定个人（或团体）身份或其特征，但个人（或团体）不愿被暴露的敏感信息。敏感的个人数据包括能够揭示个人的种族、政治倾向、宗教和哲学信仰、商业团体资格、以及关于个人健康或者性生活的数据，还包括基因数据和生物数据，这类数据的处理能够唯一的识别出特定个人。 |
| 去标识化 de-identification | 通过对个人信息的技术处理，使其在不借助额外信息的情况下，无法识别个人信息主体的过程。 [GB/T 35273—2017, 定义3.14] |
| 有用性 usefulness | 数据对于应用有着具体含义、具有使用意义的特性。去标识化数据应用广泛，每种应用将要求去标识化数据具有某些特性以达到应用目的，因此在去标识化后，需要保证对这些特性的保留。 |
| 数据采集 data acquisition | 数据采集，又称为数据获。谴哟笏阉飨低惩獠坎杉莶⑹淙氲酱笏阉飨低衬诓康墓。根据数据来源的不同，大搜索中的数据采集包括了互联网数据采集、物联网数据采集、RFID数据采集、视频监控数据采集、社交关联数据采集、医疗数据采集等。 |
| 互联网数据采集 internet data acquisition | 根据用户部署的任务，对互联网中的大数据进行高度并行的自动采集，并迅速收集到系统中的数据获取过程，包括网页类获取和服务类数据获取两种方式。涉及的关键技术包括：多通道互联网数据获取及融合技术、增量式定向数据获取技术、网络爬虫蔓延策略等。 |
| 物联网数据采集 internet of things data acquisition | 通过RFID数据采集技术或者无线传感器网技术等方式获取物联网数据。涉及的关键技术包括：节能高效的RFID美利体育官网首页网址、RFID数据准确性与数据安全、智能化传感网组织结构及底层协议、传感网自美利体育登录入口官网与自组织、传感网安全等。 |
| RFID 数据采集技术 RFID data acquisition technique | 通过标签阅读器和标签接收器，定时或实时地收集人、物体、美利体育官网首页网址、环境、状态等基本信息。 |
| 视频监控数据采集 video monitoring data acquisition | 根据用户部署的任务，对于视频监控系统中和互联网上的视频数据进行收集并集成到系统中的过程。针对视频监控系统中的视频数据，可以通过系统提供的API进行视频数据的获。徽攵曰チ系氖悠凳，可以通过网路爬虫进行高度并行收集视频数据。 |
| 社交关联数据采集 social data acquisition | 根据用户部署的任务，对于各类社交网站中的相关数据进行自动收集并迅速集成到系统中的过程。需要通过查询接口查询由服务器动态生成并返回Web信息资源；或是针对注册用户开放的网络信息，只有登录后才可查看的专有网络信息。 |
| 医疗数据采集 health data acquisition | 根据用户部署的任务，对于医疗相关的信息系统和互联网上有关医疗的大数据进行高度并行的自动采集，迅速收集到系统中的数据获取过程。 |
| 面向搜索目标的解答排序与评估 solution sorting & evaluation for searching targets | 在大搜索的背景下，用于解答排序和用于评价求解结果的通用评价体系。 |
| 隐私计算 privacy computing | 隐私计算是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，具体是指在处理视频、音频、图像、图形、文字、数值、泛在网络行为信息流等信息时，对所涉及的隐私信息进行描述、度量、评价和融合等操作，形成一套符号化、公式化且具有量化评价标准的隐私计算理论、算法及应用技术，支持多系统融合的隐私信息保护。 |
| 隐私信息产生 privacy information generation | 用户在使用互联网服务过程中产生的图片、位置、兴趣爱好、电话号码等各类文本、图像或音视频等隐私信息的过程。 |
| 隐私感知技术 privacy awareness | 从包含隐私的信息中构建隐私变量集合，或从变量集合中确定变量的取值或取值范围，产生隐私元数据，对隐私进行标记和编码，确定隐私变量的概率分布，从而对隐私变量中隐私度量的大小进行计算，为实施隐私保护提供支撑。 |
| 隐私分析 privacy analysis | 指从施加隐私保护方案的数据中提取隐私信息取值或确定其取值范围的过程，是隐私保护的逆过程。 |
| 安全与隐私保护 security and privacy protecting | 主要解决源数据获取、融合分析、结果推荐、知识存储等环节中数据安全和隐私泄漏问题的措施。 |
| 隐私保护 privacy protecting | 对于用户的个人敏感信息、行为习惯以及从泛在网络中获取的多维信息进行融合分析时的隐私信息进行保护的措施。 |
| 访问控制 access control | 通过设计粒度可控的访问策略，对合法用户进行相应的授权，使得合法用户能够在泛在网络环境下最大程度的实现安全跨网搜索，从而更好地确保大搜索的精度，提高用户体验。 |
| 垂直搜索引擎 vertical search engine | 专注于特定的搜索领域和搜索需求的搜索引擎，是搜索引擎的细分和延伸，在其特定的搜索领域有更好的用户体验。可划分为人搜索、物体搜索、服务搜索和领域搜索（如生活搜索、视频搜索、图片搜索、学术搜索、地图搜索）等。 |
| 元搜索引擎 meta search engine | 在接受用户查询请求时，同时在其他多个引擎上进行搜索，并将结果返回给用户。 |
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