一种摄影图片中用户专属的排序方法

摘要：

为了解决现存个性化照片排序方法忽视用户偏好和准确率低的缺点,提出一种新颖的、基于排序的支持向量机的用户专属美学排序模型.首先输入用户喜好的专属图片,随后通过深度卷积神经网络提取特征并与数据集进行对比,创建用户专属美学训练集,之后使用排序的支持向量机学习定制的超平面,并生成用户专属的个性化美学排序.后续实验中,第一组实验邀请用户进行算法个性化预测的评估,第二组实验测试图片质量高低的准确度.实验结果表明算法预测结果较符合用户喜好,同时在图片质量高低分类上有较高的准确度.因此,该算法是一种有效的个性化排序方法.

关键词：用户专属、个性化评价、排序模型、深度学习

所属期刊栏目：36

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省科技攻关资助项目172102310393

在线出版日期：2019-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：284-287,311