本文關(guān)鍵詞： 基于文本的圖像搜索 個(gè)性化排序 照片事件排序局部匹配算法 全局排序算法　出處：《上海交通大學(xué)》2013年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：在許多流行的圖像分享網(wǎng)站（如Flickr，Google+）中，用戶們可以上傳照片并且把同一事件的照片歸到一類，作為一個(gè)照片事件（event）。瀏覽者可以通過搜索引擎搜到這些事件，并且這些事件以其中某幾張照片的縮略圖的形式表現(xiàn)給瀏覽者，瀏覽者也通過這為數(shù)不多的縮略圖來判斷是不是這個(gè)時(shí)間是他們所希望得到的，然后可以更具這一判斷選擇是否繼續(xù)瀏覽剩下的沒有被選作縮略圖的事件中的別的照片。這個(gè)讓我們產(chǎn)生了一個(gè)想法，那就是我們應(yīng)該把那些讓用戶感興趣的、在事件中比較重要的、和用戶搜索關(guān)鍵詞、個(gè)性化檔案關(guān)系比較大的照片來作為這個(gè)事件的縮略圖，這樣瀏覽者就可以很好地把握這個(gè)照片事件是否真的符合他們興趣所在了。 在這篇論文里，我們將提出一個(gè)基于文本信息的個(gè)性化排序算法，來給照片事件中的所有照片進(jìn)行打分排序，使得a）在照片事件中占有重要地位的照片，b）符合用戶個(gè)性化喜好文檔的照片，，c）符合用戶搜索關(guān)鍵詞的照片將被給予更高的分?jǐn)?shù)。 為了做到這點(diǎn)，我們提出了一個(gè)局部匹配模型和一個(gè)全局排序模型。局部匹配模型用來根據(jù)照片的文字信息給照片打一個(gè)初始分?jǐn)?shù)，這個(gè)分?jǐn)?shù)將大致的反應(yīng)照片與用戶喜好、搜索關(guān)鍵詞的匹配程度以及照片在所屬的照片事件中的重要性。全局排序模型將使用局部匹配模型所設(shè)定的初始分?jǐn)?shù)，通過迭代得到一個(gè)相對于整個(gè)照片事件更加平滑的分?jǐn)?shù)。
[Abstract]:In many popular image-sharing sites, such as Flickrn Google, users can upload photos and group photos of the same event. As a photo event, the viewer can search the event through the search engine, and the events are presented to the viewer in the form of a thumbnail of some of the photos. Visitors also use these few thumbnails to determine whether this time is what they want. It is then possible to decide whether or not to continue to browse other photos of the remaining events that were not selected as thumbnails. This has led us to the idea that we should take those that interest users. Photos that are more important in an event, and users search for keywords and personalize files have a large relationship to use as a thumbnail for this event. This gives visitors a good grasp of whether the photo event really suits their interests. In this paper, we propose a personalized sorting algorithm based on text information to sort all photos in a photo event, so that a) plays an important role in the photo event. B) photos that conform to the user's personalized preferences will be given a higher score for photos that match the user's search keywords. In order to achieve this, we propose a local matching model and a global sorting model. The local matching model is used to give an initial score to the photo based on the text information of the photo. This score will roughly reflect the photo and user preferences, match the search keyword and the importance of the photo in the photo event to which it belongs. The global ranking model will use the initial score set by the local matching model. Iterate to get a smoother score relative to the entire photo event.
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP391.3

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本文編號：1459672