摘要：随着因特网的迅猛发展，网络上的不良信息对社会的负面影响开始受到人们的普遍关注。在互联网上，人们发布和传播信息几乎不受任何控制，该特点在给人们带来便利的同时，也给不良信息传播留下可趁之机。针对互联网上不良多媒体信息，本文研究了云计算环境下基于协同过滤技术的多媒体信息处理解决方案，可以过滤掉不好的多媒体信息。
　　关键词：云计算；多媒体；信息过滤；信息处理
　　1 引言
　　随着信息时代和知识经济时代的到来，我们所面临的信息越来越复杂。数码相机，摄像机，扫描仪，打印机，刻录机的普及，这些电子设备使视觉内容每天数以百万计的事情要记住的速度被创造出来，同时，随着多媒体技术和网络技术的飞速发展，越来越多的人可以更方便和经济的访问数字媒体，人们面临的问题不再是多媒体内容的不足，但如何找到他们需要的大量信息的多媒体世界。对于大多数的检索系统，它通常需要用户有一定的知识背景，根据检索系统的要求提交的查询。但在实践中，掌握大量用户一定程度不够明确的语义查询意图，如果允许用户能够描述多种媒体信息输入查询意图的检索系统可以检索结果的要求，更符合。这一要求提出了一个重要的和具有挑战性的研究问题：在一个或多个媒体形式的用户查询描述之间的匹配问题，并描述不同形式的媒体，这是基于多媒体信息检索。
　　2 云计算
　　云计算仍处于起步阶段，有众多类型的供应商在发展不同的云计算服务。云计算的各种形式的表现，简单的云计算在人们的日常网络应用中随处可见。目前，云计算的主要服务模式：基础设施即服务、平台即服务、软件即服务，如图1所示。
　　3基于内容的信息过滤
　　通过基于用户选择的用户协同推荐之间的相似性度量，用户相似度高，作为目标用户的邻居，通过邻居预测目标用户的目标项目得分。传统的计算相似度的方法，主要有调整后的余弦相似度和皮尔森相关系数法，以及产生过滤的算法，计算方法如下。
　　4基于项目的信息过滤
　　在大多数个性化推荐系统中，项目信息的更新速度比用户更新慢，项目之间的关系相对稳定。资源的内容可以通过用户的其他资源的用户的评价，可以提高资源评价的密度，然后利用这些评价的协同推荐，从而提高协同推荐的性能。基于项目的基于项目的协同过滤推荐算法，介绍了基于协同用户的相似度计算思想、计算方法和相似度计算方法的计算方法，如下所示。
　　5 结束语
　　针对互联网上不良多媒体信息，本文研究了基于协同过滤技术的多媒体信息过滤解决方案，可以过滤掉网络上的不好的多媒体信息。
　　参考文献：
　　[1]庄越挺，潘云鹤，吴飞 编著，网上多媒体信息分析与检索，清华大学出版社，2002年9月.
　　[2]李铮.多媒体云计算平台关键技术研究[D].中国科学技术大学，2011.
　　[3]石丽萍.多媒体信息处理技术及应用实践略述[J].大科技，2015（16）.