基于跨模态技术的商品图像检索方法研究的开题报告.docx

基于跨模态技术的商品图像检索方法研究的开题报告
一、研究背景及意义
在当前庞大的电商市场中，商品图片数量非常庞大，面对如此庞大的商品数据，传统的基于关键词的图像检索方法常常不能满足精准的检索需求。因此，基于跨模态技术的商品图像检索已经成为当今商品搜索领域中的研究热点。跨模态技术是一种能够将不同类型的信息或数据转换为同一表示形式的技术，常见的跨模态应用包括图像检索、语音识别、视频分析等领域。
本研究旨在研究并应用跨模态技术，通过建立有效的商品图像检索模型，提高商品搜索精度，从而为电商平台带来更好的用户体验，提高平台的竞争力和盈利能力。
二、研究现状及问题
1、传统的基于关键词的图像检索方法
目前电商店铺中商品图片数量巨大，如果采用传统的基于关键词的图像检索方法，在搜索结果第一页中只能呈现那些包含相关关键词的产品及其变体，就会导致很多有潜在需求的用户无法在第一页中发现需要的产品，也无法在真实部署环境中找到另一类产品（如果他们不知道该产品的描述）。此外，基于关键词方法还存在以下几个问题：
（1）高度依赖输入关键字的精确度和相关性的确定。
（2）通常只能返回与关键字高度相关的商品图片，而这种结果通常会限制大量相似产品或竞争品而导致误导意愿很大的客户。
2、基于跨模态的图像检索方法
使用跨模态技术，通过将商品图像以及商品描述等信息编码为同一类型的向量，从而获得更好的搜索结果。通过跨模态技术，可以比较准确地判断两张图像之间的相似度。“网络视觉和深度学习技术”和“文本挖掘和自然语言处理技术”是实现跨模态图像检索的技术基础。
目前，在基于跨模态技术的商品图像检索方法中，研究者们已提出了不同的方法，如基于深度神经网络的方法、基于卷积神经网络(CNN)的方法、基于词袋模型的方法等。但是当前的一些研究还存在这些问题：
（1）基于CNN的商品检索方法对于商品描述的使用还不够充分。
（2）传统的基于文本的商品描述方法无法准确捕捉到商品之间的语义关系。
（3）当前的一些方法对于模型的复杂度及模型的训练过程中需要相应的设备支持，这些都是相对高的门槛，而在实际的商业应用环境中不一定便于部署。
三、研究内容及方法
本研究的主要内容是基于跨模态技术的商品图像检索模型，通过商品图像和商品描述等信息的编码，实现有效的商品搜索，从而提高电商平台的用户满意度和盈利能力。具体的研究内容和方法如下：
（1）图像编码方案：使用CNN网络对商品图像进行特征提取，并将其转化为向量形式。这里提出了一种新的使用注意力机制(AttentionMechanism)的卷积神经网络，并提出了适配该网络结构的目标损失函数。
（2）文本编码方案：通过使用BERT算法对产品描述进行编码，从而减轻了传统基于词袋模型的文本描述系统无法处理商品语义关系、同义词和多义词等问题的问题。除此之外，还提供了一种基于LDA主题模型进行商品文本信息处理的方案。
（3）基于跨模态技术的商品搜索模型：结合图像编码方案和文本编码方案，建立基于跨模态技术的商品图像检索模型。具体过程是使用卷积神经网络提取商品图像和商品描述的向量特征，然后使用余弦相似度衡量它们之间的相似度，从而得到最终的商品搜索结果。
四、拟解决的问题及意义
本研究拟解决的问题是电商平台中商品搜索存在的精度不佳等问题，通过引入基于跨模态技术的商品图像检索方法，可以提高商品库中商品的搜索精度，缩短用户寻找所需商品的时间，从而改善用户体验。具体的解决方案是采用卷积神经网络和BERT等先进的深度学习技术，对商品图像和商品描述进行编码和提取信息，建立基于跨模态技术的商品图像检索模型，从而获得更准确和相关的商品搜索结果，帮助商家提高销售业绩。
总之，本研究采用先进的深度学习技术以及跨模态技术，为实际的电商平台提供了一种更加高效、准确、可靠的商品图像检索方法，为商家提供有力的支持。