基于機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像檢索機(jī)制的研究
本文選題:語義學(xué) + 搜索引擎; 參考:《情報理論與實(shí)踐》2004年05期
【摘要】:主要針對當(dāng)前基于低水平特征的圖像檢索機(jī)制不能捕獲圖像語義的狀況 ,討論了使用長期學(xué)習(xí)的方法來學(xué)習(xí)用戶的相關(guān)反饋 ,以此推斷語義 ,構(gòu)造語義空間 ,并結(jié)合短期學(xué)習(xí)方法 ,通過運(yùn)用學(xué)習(xí)監(jiān)督機(jī)制來推斷用戶信息需求 ,優(yōu)化查詢 ,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.
【作者單位】: 武漢大學(xué)信息資源研究中心 武漢大學(xué)信息資源研究中心
【基金】:國家社會科學(xué)基金項(xiàng)目的研究成果,項(xiàng)目編號 :0 1BTQ0 11
【分類號】:G354
【參考文獻(xiàn)】
相關(guān)期刊論文 前1條
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【共引文獻(xiàn)】
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【二級參考文獻(xiàn)】
相關(guān)期刊論文 前1條
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【相似文獻(xiàn)】
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,本文編號:1967674
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