| 专利号 | 2019104245496 | 申请日 | 2019-05-21 | 专利名称 | 基于卷积特征与加权随机游走的个性化标签推荐方法及系统 |
| 授权日 | 2021-03-02 | 专利权人 | 山东财经大学 | 发明人 | 刘峥;赵天龙;袁韶璟;高珊珊;韩慧健;张彩明 |
| 主分类号 | G06F16/583 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于卷积特征与加权随机游走的个性化标签推荐方法及系统，包括：将设定的测试图像输入到预训练的卷积神经网络中，将卷积神经网络中卷积层的输出作为图像的视觉特征；对视觉特征进行编码，将图像转换为视觉特征向量；寻找测试图像的k个近邻图像作为给测试图像推荐标签的数据集；建立加权图像—标签二分图模型，通过改进的加权随机游走算法计算每一个标签相对于测试图像的相关度；选取相关度最高的前N个标签推荐给测试图像。本发明有益效果：提出了改进的加权随机游走算法来计算所有标签相对于指定图像的相关度，根据相关度对标签推荐进行排序，可以有效提高标签推荐的准确性。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 下一代信息网络产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
