基于机器学习的图像检索机制的研究

发布时间：2018-06-02 05:56

  本文选题：语义学 + 搜索引擎　； 参考：《情报理论与实践》2004年05期

【摘要】：主要针对当前基于低水平特征的图像检索机制不能捕获图像语义的状况 ,讨论了使用长期学习的方法来学习用户的相关反馈 ,以此推断语义 ,构造语义空间 ,并结合短期学习方法 ,通过运用学习监督机制来推断用户信息需求 ,优化查询 ,逐步提高搜索引擎的性能
[Abstract]:In view of the fact that the current image retrieval mechanism based on low-level features can not capture image semantics, this paper discusses the use of long-term learning methods to learn the relevant feedback of users, so as to infer semantics and construct semantic space. Combined with short-term learning methods, we can use learning supervision mechanism to infer users' information needs, optimize queries, and gradually improve the performance of search engines.
【作者单位】： 武汉大学信息资源研究中心 武汉大学信息资源研究中心
【基金】：国家社会科学基金项目的研究成果,项目编号 :0 1BTQ0 11
【分类号】：G354

【参考文献】

相关期刊论文 前1条

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1967674