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在多种类型的相关对象上使用基于图的增强功能进行社会图像标记
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文件大小: 1mb
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上传时间: 2021-03-16
详细说明：随着社交网站的发展，社交图像标记变得越来越流行，在社交网站中，图像使用称为标签的任意关键字进行注释。 当前大多数图像标记方法主要基于视觉相似性或视觉特征与标签之间的映射。 然而，在社交媒体环境中，图像总是与多种类型的对象信息（即视觉内容，标签和用户联系信息）相关联，这使这项任务更具挑战性。 在本文中，我们建议融合多种类型的信息以标记社会形象。 具体来说，我们将社会图像标记建模为“排序和强化”问题，并提出了一种基于图形的，用于相互关联的多类型对象的强化算法。 当用户发出对查询图像的标记请求时，将得出候选标记集，并选择查询用户的一组朋友。 然后，构建包含三种类型的对象（即查询图像的视觉特征，候选标签和朋友用户）的图形，并根据它们的权重和内部关联对每种类型的对象进行初始排名。 最后，候选标记通过基于图形的增强算法重新排序，该算法同时考虑了与视觉功能和好友用户之间的相互关系，并保存了排名最高的标记。 在真实数据集上进行的实验表明，我们的算法明显优于最新算法。
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