基于图像语义的用户兴趣建模

发布时间：2017-12-29 00:32

  本文关键词：基于图像语义的用户兴趣建模　出处：《数据分析与知识发现》2017年04期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：【目的】社交网络环境下的用户兴趣建模是好友推荐、精准营销的关键,利用微博用户分享的图像,提出一种基于图像语义的用户兴趣建模方法,旨在更加准确地预测用户的真实兴趣。【方法】在获取新浪微博用户图像数据的基础上,使用图像的高层语义表达用户兴趣特征,基于这些特征使用SVM训练得到图像语义分类器进行预测。【结果】实验结果表明,本文建立的模型能够较为准确地预测用户真实兴趣,169位用户分类的准确率达到97.38%,召回率为98.92%,F值为98.14%。【局限】由于实验图像数据集有限,未能完整地覆盖用户所有的兴趣类别。【结论】该模型能够基于用户分享的图像较为准确地预测用户兴趣,表明了图像高层语义的有效性,同时为图像高层语义应用研究提供了一定的理论和技术基础。
[Abstract]:......
【作者单位】： 武汉大学信息管理学院;武汉传媒学院文化管理学院;武汉大学信息检索与知识挖掘研究所;
【基金】：国家自然科学基金面上项目“面向词汇功能的学术文本语义识别与知识图谱构建”(项目编号:71473183)的研究成果之一
【分类号】：G254
【正文快照】： 1引言 随着网络带宽和多媒体技术的迅猛发展,用户获取信息资源的方式日益多元化,不同的用户由于知识背景、兴趣爱好等方面的差异,需要的信息资源往往是不同的。在这种网络环境下,为了更好地解决个性化用户兴趣需求,建立更为准确的用户兴趣模型,各种用户兴趣数据采集方法应运

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