| 基于图学习的社会网络图像标签排序算法 |
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| 引用本文： | 王婧. 基于图学习的社会网络图像标签排序算法[J]. 计算机工程与设计, 2020, 41(2): 417-424 |
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| 作者姓名： | 王婧 |
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| 作者单位： | 中国科学院 计算机网络信息中心,北京 100190;北京电子科技职业学院电信工程学院,北京 100176 |
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| 摘 要： | 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 |
Social image tag ranking algorithm based on graph learning |
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| WANG Jing. Social image tag ranking algorithm based on graph learning[J]. Computer Engineering and Design, 2020, 41(2): 417-424 |
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| Authors: | WANG Jing |
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| Affiliation: | (Computer Network Information Center,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China;School of Telecommunications Engineering,Beijing Polytechnic,Beijing 100176,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | social image tag ranking graph learning random walk neighbor voting |
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