基于图索引的数据关系结构是推荐系统、数据挖掘、信息检索等应用领域的基本构成组件。随着文化资源智能化的进程不断加快,文化资源数据呈现出零散、非结构等特点,导致定义并挖掘公共文化资源实体间关联关系非常困难,进而使得用户难以获得所需要的文化资源。近似最近邻搜索算法能够在候选集合中快速搜索出与查询对象相似的数据,基于图索引的近似最近邻搜索算法因其搜索速度快、搜索精度高而备受关注。但基于图索引的搜索算法在构建索引阶段有较高的复杂度,对计算资源需求高,无法处理海量、零散、非结构的文化资源。同时,对图索引使用贪婪搜索有概率陷入局部最优解,进而导致召回率下降。因此,本文提出一种适用于文化资源领域的图索引结构,不仅优化了索引构建复杂度和检索召回率,而且通过国家公共文化云实验平台验证并取得了较好的成效。具体包含以下研究内容:1.基于图索引的近似最近邻搜索算法需要计算存储较多的邻域信息,导致其构建过程需要较高的资源消耗,针对索引构建消耗计算资源大的问题,本文提出了基于子图划分的导向性分散图索引构建流程。在索引构建阶段,通过减少构图节点数量有效的降低了计算资源消耗;在索引搜索阶段,提出基于动态修剪策略的搜索方法,将查询节点导航至较近的子图,降低了贪婪搜索过程中陷入局部最优解的概率。实验结果表明,在SIFT1M和GIST1M数据集上,构建索引所消耗内存分别下降了61%与34%,并通过设置聚簇选择因子有效的提升了检索召回率。2.本文设计并实现了基于图索引的文化资源语义搜索平台。在基于子图划分的导向性分散图基础上,通过语义分析模型智能理解用户需求语义,建立了用户需求与文化资源之间的关联关系。利用特征提取模型获取资源的特征向量,使用近似最近邻搜索算法构建索引,提供向量检索服务,结合传统的关键词匹配检索功能,实现用户需求与文化资源的精准匹配。通过对文化资源的加工处理,在相同资源库的情况下,增加了将能够检索到的资源数量。