發(fā)布時(shí)間：2019-01-20 20:36

【摘要】：在線商品跨媒體檢索是電子商務(wù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),增強(qiáng)特征判別性以改善檢索性能是其核心問題。引入Tag-rank模型計(jì)算單詞的絕對(duì)排序和相對(duì)排序權(quán)重,以準(zhǔn)確刻畫單詞在文本中出現(xiàn)位置的統(tǒng)計(jì)特性,抑制噪聲干擾并提升關(guān)鍵詞權(quán)重,從而增強(qiáng)文本特征判別性,最終改善跨媒體檢索性能。實(shí)驗(yàn)表明:在文本檢索圖像中,相對(duì)排序類模型和絕對(duì)排序類模型檢索性能平均提升6.58%和4.99%。在圖像檢索文本中,若合理選取圖像特征;檢索性能也有提升。所設(shè)計(jì)的后融合策略能進(jìn)一步改善檢索性能。
[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.
【作者單位】： 華東交通大學(xué)信息工程學(xué)院;華東交通大學(xué)軟件學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP391.41

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