对于在线照片共享网站的用户和管理员来说，自动图像批注是一项有吸引力的服务。 在本文中，我们提出了一种图像标注方法，该方法利用了标签的潜在语义社区和多核学习（LCMKL）。 首先，为标记构建概念图，以指示概念之间的关系。 基于概念图，使用自动社区检测方法探索语义社区。 对于要注释的图像，使用多核支持向量机从其视觉特征确定图像的潜在社区。 然后，通过社区内和社区间排名确定基于候选标签排名的方法。 在NUS-WIDE数据库和IAPR TC-12数据集上进行的实验表明，LCMKL的性能优于某些最新方法。

对于在线照片共享网站的用户和管理员来说，自动图像批注是一项有吸引力的服务。 在本文中，我们提出了一种图像标注方法，该方法利用了标签的潜在语义社区和多核学习（LCMKL）。 首先，为标记构建概念图，以指示概念之间的关系。 基于概念图，使用自动社区检测方法探索语义社区。 对于要注释的图像，使用多核支持向量机从其视觉特征确定图像的潜在社区。 然后，通过社区内和社区间排名确定基于候选标签排名的方法。 在NUS-WIDE数据库和IAPR TC-12数据集上进行的实验表明，LCMKL的性能优于某些最新方法。