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基于图学习的社会网络图像标签排序算法
被引量：
2
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作者
王婧
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第2期417-424,共8页
提出一种社会网络图像标签排序算法。将SIFT特征、卷积神经网络特征以及视觉词袋模型相结合,从图像训练集中获取目标图像的视觉近邻图像集;令所有视觉近邻图像为目标图像的初始标签进行加权投票,通过对图像视觉相似度和标签语义相似度...
提出一种社会网络图像标签排序算法。将SIFT特征、卷积神经网络特征以及视觉词袋模型相结合,从图像训练集中获取目标图像的视觉近邻图像集;令所有视觉近邻图像为目标图像的初始标签进行加权投票,通过对图像视觉相似度和标签语义相似度的线性融合,计算投票权值;利用目标图像及其视觉近邻图像的标签,构造标签图模型;利用加权投票结果在标签图上执行随机漫步,完成标签排序任务。实验结果验证了提出方法的有效性。
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关键词
社会网络图像
标签排序
图学习
随机漫步
近邻投票
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题名
基于图学习的社会网络图像标签排序算法
被引量：
2
1
作者
王婧
机构
中国科学院计算机网络信息中心
北京电子科技职业学院电信工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第2期417-424,共8页
基金
国家自然科学基金重大研究计划集成基金项目（91530324）
文摘
提出一种社会网络图像标签排序算法。将SIFT特征、卷积神经网络特征以及视觉词袋模型相结合,从图像训练集中获取目标图像的视觉近邻图像集;令所有视觉近邻图像为目标图像的初始标签进行加权投票,通过对图像视觉相似度和标签语义相似度的线性融合,计算投票权值;利用目标图像及其视觉近邻图像的标签,构造标签图模型;利用加权投票结果在标签图上执行随机漫步,完成标签排序任务。实验结果验证了提出方法的有效性。
关键词
社会网络图像
标签排序
图学习
随机漫步
近邻投票
Keywords
social image
tag ranking
graph learning
random walk
neighbor voting
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
基于图学习的社会网络图像标签排序算法
王婧
《计算机工程与设计》
北大核心
2020
2
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