【摘 要】
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传统的图像标签推荐方法通过对图像视觉内容的分析计算标签与图像的相关度,完成标签推荐任务.而社会网络图像具有丰富的元数据,例如图像所属群组、地理位置等,充分利用这些元
【机 构】
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山东财经大学计算机科学与技术学院,山东省数字媒体技术重点实验室,山东大学软件学院,山东省高等学校协同创新中心:未来智能计算
【基金项目】
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国家自然科学基金(61772309,61303090,61472221,61332015);国家自然科学基金浙江两化融合重点项目(U1609218);教育部人文社会科学研究项目(13YJC860023);济南市高校自主创新计划(201303012);济南市青年科技明星计划(201406001);山东省自然科学基金省属高校优秀青年人才联合基金(ZR2018JL022);山东省高校科研创新团队
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传统的图像标签推荐方法通过对图像视觉内容的分析计算标签与图像的相关度,完成标签推荐任务.而社会网络图像具有丰富的元数据,例如图像所属群组、地理位置等,充分利用这些元数据对于提高标签推荐的准确性具有积极意义.提出一种基于二分图的个性化图像标签推荐算法,通过充分挖掘图像、群组、地理位置与标签的关系,针对用户提供的少量标签进行个性化图像标签推荐.该算法建立了图像-标签、群组-标签、地理位置-标签等三个二分图模型,考虑到每个标签的重要性不同,引入TF-IDF(Term Frequency-Inverse Docu
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