網(wǎng)絡新媒體的蓬勃發(fā)展和日新月異無疑是全球傳媒界最引人矚目的變革。廣大受眾以高度的熱情歡迎技術創(chuàng)新所帶來的各種全新體驗。作為專業(yè)媒體從業(yè)者，透過現(xiàn)象探求其發(fā)展規(guī)律，科學地應對這場變革，把握傳媒業(yè)的未來，是當前亟待破解的一個新課題。
《搜索/未來媒體叢書·高等院校新媒體系列教材》解剖了各具特色的搜索引擎服務商，提出專業(yè)化、個性化、智能化是搜索引擎未來的三個發(fā)展方向。
這套《未來媒體》叢書試圖對互聯(lián)網(wǎng)上衍生的新業(yè)態(tài)進行一次全景式的掃描，選取其中具有代表性的移動互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡服務、微博、搜索和網(wǎng)絡視頻等五個形態(tài)進行深度剖析和研究。 《搜索》(作者梁曉濤、汪文斌)是其中一冊，解剖了各具特色的搜索引擎服務商，提出專業(yè)化、個性化、智能化是搜索引擎未來的三個發(fā)展方向。
搜索概述
1.1 搜索相關概念
1.2 搜索與媒體以及搜索平臺對傳媒發(fā)展的意義
1.3 搜索的發(fā)展歷程
1.4 搜索的分類
1.5 小結
最大中文搜索引擎——百度
2.1 百度簡介
2.2 百度與傳媒
2.3 百度指導方針
2.4 百度搜索特點
2.5 百度搜索技巧
2.6 百度的核心軟件技術支撐——框計算
2.7 百度搜索服務
2.8 百度導航服務
2:9 百度社區(qū)服務
2.10 百度游戲娛樂
2.11 百度移動服務
2.12 百度站長服務
2.13 百度軟件工具
2.14 百度其他服務
2.15 百度盈利模式
2.16 百度的發(fā)展經(jīng)驗小結與百度的未來展望
全球最大搜索引擎——Google
3.1 Google簡介
3.2 Google與傳媒
3.3 Google指導方針
3.4 Google搜索技巧
3.5 Google特點
3.6 Google核心技術
3.7 Google搜索方法技巧
3.8 Google功能應用
3.9 Google特色功能
3.1 0Google盈利模式
3.1 1小結
第一代搜索引擎——雅虎
4.1 雅虎簡介
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全球最大的視頻搜索引擎——Blinkx
元搜索引擎——Dogpile
社會化搜索引擎——ChaCha
FTP搜索引擎——天網(wǎng)
語義搜索引擎——Hakia
綜合類搜索引擎——Jopee
其他搜索引擎
搜索的市場現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢
真正的“音樂搜索”是可以通過音樂本身來搜索，也就是“用音樂搜索音樂”。我們經(jīng)常會有這樣的經(jīng)歷，某首歌只能記得很短的一段旋律，但是想不起來歌名，甚至連歌詞都不太記得。在這樣的情況下，怎樣才能把歌曲找出來呢？這時，基于內(nèi)容的音樂搜索就能派上用場了。
從根本上來說，基于內(nèi)容的音樂搜索是通過語音識別的相關技術來實現(xiàn)的，我們可以稱為音樂識別。與對人聲的語音識別不一樣的是，在音樂識別當中，核心的語音識別技術可以對語音內(nèi)容給出有價值的信息，但是還有其他的音頻數(shù)據(jù)需要處理。音樂搜索是以音樂為中心的搜索，因此可以利用音樂的音符和旋律等音樂特性來進行識別，，然后再使用同樣的特征在音樂數(shù)據(jù)庫中進行搜索。音樂識別與通常的語音識別的迥異之處在于，音樂識別利用的是諸如節(jié)奏、音符、樂器等特征。節(jié)奏是可度量的節(jié)拍，是音樂中的一種周期特性和表示，而音樂的樂譜是典型的事件描述形式，如以起始時間、持續(xù)時間和一組聲學參數(shù)來描述一個音樂事件。
從人耳聽感上來說，對音樂的認知主要基于時間及頻率兩大因素。時間的分析基于振幅統(tǒng)計，分析的結果是現(xiàn)代音樂中的“拍子”。頻率分析則獲得音樂和聲的基頻，并將其作為搜索特征。對音樂的搜索主要分為三個步驟：首先對輸入的音頻進行處理，把音頻文件分幀，對每幀進行離散傅立葉變換（DFT）或快速傅立葉變換（FFT），計算它的音頻特征；然后對音頻特征發(fā)生突然變化的地方進行自動分割，從音頻文件中自動識別出語音、音樂、環(huán)境音響等，也可以從音樂文件中分割伴奏部分和演唱部分；最后是對音頻文件的聚類和檢索從音頻文件中自動抽取的音頻特征經(jīng)過不同組合，形成特征向量來對音頻文件進行標引，用各種算法計算音頻文件之間的相似度，從而在音頻特征向量空間里將特定的音頻文件進行聚類。對音樂搜索，目前研究者們的主要研究方向集中在以下幾個方面：
�。�1）集成的檢索方法：把音頻特征與視頻搜索技術以及其他媒體特征相結合，以提高搜索的效率和能力；
（2）互聯(lián)網(wǎng)上基于內(nèi)容的音樂搜索：由于互聯(lián)網(wǎng)的特性，互聯(lián)網(wǎng)上的音樂搜索需要快速地對大規(guī)模音頻庫的瀏覽、搜索和連續(xù)音頻內(nèi)容的提交；
�。�3）長音頻的瀏覽和搜索：結構化表示音頻流，并設計出新形式的音頻內(nèi)容瀏覽界面，在時間軌跡上匹配一組特征；
�。�4）其他音頻特征：繼續(xù)研究有效的可區(qū)分性的聽覺解析特征；
�。�5）用戶的音頻查詢接口：讓用戶可以使用易用的接口來提交搜索，包括音頻軌跡的可視表示、查詢表達、交互和求精、結構化瀏覽等；
（6）音頻索引：多維特征索引結構的建立，以滿足大容量數(shù)據(jù)庫和互聯(lián)網(wǎng)搜索的要求。
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