【摘要】：在過去的數(shù)十年中,由于智能移動設備和先進移動多媒體服務的廣泛應用,用戶可以通過社交網(wǎng)絡隨時隨地的上傳圖像。最近,更多的社交網(wǎng)絡不僅收集圖像,還收集一些和圖像相關的用戶產(chǎn)生的元數(shù)據(jù),如照片拍攝地點、拍攝時間等。圖像等多媒體資源信息量快速的增長,在學術研究領域以及應用領域對圖像等多媒體內容信息查找的需求也更加強烈,在大量的圖像中找到用戶感興趣的圖像成為一個非�；钴S的研究方向,其中一個方向就是結合包括圖像文本信息,圖像底層視覺特征,圖像地理位置等信息來進行圖像推薦。簡而言之,如何利用多特征進行圖像推薦從而達到比單特征推薦更好的效果是本文的研究重點。本文首先分析了當前多特征圖像推薦的研究現(xiàn)狀以及存在的問題,提出了一種基于異構超圖的結合多種圖像特征信息的圖像推薦算法框架,將機器學習中梯度下降的分類方法應用到超圖中圖片的排序分數(shù)計算當中,并進行了相關的實驗對圖像推薦算法中的搜索性能和滿意度進行了研究分析。本文的主要工作如下:一、圖像特征的獲取并構造多種圖像特征信息的異構超圖本文針對單一圖像特征并不能達到很好的推薦滿意度這一缺點,采用多種圖像特征信息,分別在圖像文本、圖像底層特征兩個特征維度上提取特征并建立異構超圖,其中包括對圖像標簽的預處理環(huán)節(jié),本文提出了一種基于圖像顯著特征的軟近鄰投票方法來對圖像的標簽進行重新排序和篩選。最終給不同特征的異構超圖賦予不同權重,形成一個統(tǒng)一的多特征異構超圖,作為之后機器學習權重和排序分數(shù)學習的輸入。二、基于多特征異構超圖中圖片頂點的排序分數(shù)的計算在特征提取后并構造出來的統(tǒng)一的多特征的異構超圖的基礎上,運用機器學習中梯度下降的分類方法來對異構超圖中的不同圖片的排序的分數(shù)來進行學習。當用戶輸入一張圖片時,根據(jù)構建出來的多特征異構超圖來對圖片庫中的圖片進行排序分數(shù)的迭代計算,再將與輸入圖片最相似的k張圖片返回給用三、推薦算法框架實驗結果和分析本文將提出的圖像推薦算法框架進行了實現(xiàn),分析了算法的時間空間復雜度,并和當前主流的的單特征的圖像推薦算法以及多特征圖像推薦算法進行推薦滿意度等方面的對比。本文提出的基于多特征異構超圖的圖像推薦算法框架分為兩個過程,分別為:(1)離線超圖構建;(2)在線排序分數(shù)計算。經(jīng)過對實驗結果的分析和對比,本文提出的基于多特征異構超圖的圖像推薦算法給出的圖像推薦結果有較好的滿意度。
【圖文】：

１．２．２超圖學習研宄現(xiàn)狀逡逑超圖由于其可以對高維關系有效的表示這個優(yōu)點，己經(jīng)被廣泛的運用到許多逡逑數(shù)據(jù)挖掘和信息檢索的系統(tǒng)中，其中包括圖像檢索和物體識別［１７］［１８］［１９１。Ｚｈｏｕ提逡逑出了一種可以將應用在超圖上的聚類分類的框架。Ｚａｓｓ［２（＾ｆ出了一種帶概率的超逡逑圖模型，可以應用到兩個不同的特征集上面。在圖像檢索方面，Ｈｕａｎｇ［２１］提出了逡逑一種直推式學習學習框架，超圖的構建過程是將每張圖片當做超圖中的一個點。逡逑在計算機輔助設計當中（ＣＡＤ），Ｗｏｎｇ［２２］提出了一種基于超圖的３Ｄ物體描述方逡逑法，這種方法中，超圖的點代表一個ＣＡＤ系統(tǒng)中物體的面片，超邊表示兩個面逡逑片之間邊界的部分。在［２３］的研究中，作者提出了一種基于超圖學習的音樂推薦方逡逑法，這這種方法中，不同類型的對象以及他們在社交網(wǎng)絡（或者虛擬社區(qū)）中的逡逑復雜的關系使用了超圖來進行建模。在構建好的超圖上的學習任務是為了度量不逡逑同音軌之間的關系從而進行音樂推薦。這些研宄都表明了超圖可以非常有效的抓逡逑

現(xiàn)有的科研成果也為本文的工作奠定了堅實的基礎。在本文中我們同時運逡逑用了圖像的底層特征以及社交網(wǎng)絡中采集的和圖片相關的標簽信息，，區(qū)別于分開逡逑運用特征方法以及順序運用特征方法，如圖１．１中（Ｃ）所示，本文的方法同時逡逑運用了兩種特征，使其共同對我們的排序分數(shù)發(fā)揮作用。本文提出的基于多特征逡逑超圖的圖像推薦算法框架，如圖１．２所示。逡逑圖像輸入邐邋邋ｒ＊－逡逑線邐二ＢＳＳｆｉＬ邐？返回推薦圖像？邋ｇ逡逑±邐邐１邋ｉ逡逑片邐邋排逡逑Ｉ邐圖像輸Ｘ邋Ｉ邋邐邋邋邋序逡逑雷Ｉ邐：邋？特征提取？初始化相■？數(shù)逡逑薦邐｜邐１邐邋！邐算逡逑—＇邋，１＾－逡逑壚集邐｜邋多維特征提取
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2528381