基于Tag-rank和典型相关性分析的在线商品跨媒体检索研究

发布时间：2019-01-20 20:36

【摘要】：在线商品跨媒体检索是电子商务领域的研究热点,增强特征判别性以改善检索性能是其核心问题。引入Tag-rank模型计算单词的绝对排序和相对排序权重,以准确刻画单词在文本中出现位置的统计特性,抑制噪声干扰并提升关键词权重,从而增强文本特征判别性,最终改善跨媒体检索性能。实验表明:在文本检索图像中,相对排序类模型和绝对排序类模型检索性能平均提升6.58%和4.99%。在图像检索文本中,若合理选取图像特征;检索性能也有提升。所设计的后融合策略能进一步改善检索性能。
[Abstract]:Cross-media online commodity retrieval is a hot topic in the field of electronic commerce. Enhancing feature discrimination to improve retrieval performance is the core issue. The Tag-rank model is introduced to calculate the absolute and relative sorting weights of words in order to accurately describe the statistical characteristics of the location of words in the text, to suppress noise interference and to enhance the weight of keywords, so as to enhance the distinguishing ability of text features. Finally, the performance of cross-media retrieval is improved. The experimental results show that the retrieval performance of relative sort class model and absolute sort class model is improved by 6.58% and 4.99% on average in text retrieval images. In the image retrieval text, if the image features are properly selected, the retrieval performance is also improved. The designed post-fusion strategy can further improve the retrieval performance.
【作者单位】： 华东交通大学信息工程学院;华东交通大学软件学院;
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2412376