資料介紹
隨著在線社交的多媒體共享網(wǎng)站的蓬勃發(fā)展,社交圖像推薦逐漸成為硏究熱點。人們通常對社交圖像進行標簽化、分組化,使得圖像數(shù)據(jù)更加易于管理。傳統(tǒng)的圖像標簽或分組推薦方法往往只關(guān)注特定任務(wù),忽略了標簽推薦和分鉏推薦仼務(wù)之間的隱含關(guān)系。多任務(wù)學習則可以充分挖掘不同任務(wù)對圖像的共享或相互關(guān)聯(lián)的隱含表示,融合多種任務(wù)抽取圖像特征,對于提高單一任務(wù)的準確性具有積極意義。因此,文中提岀了一種基于深度多任務(wù)學習的社交圖像標簽和分組聯(lián)合推薦模型。該法使用基于比較的偏序?qū)W習深度網(wǎng)絡(luò)分別進行標簽推薦和分組推薦,有效緩解了單任務(wù)中的數(shù)據(jù)稀疏性問題。此外,在處理社交圖像視覺特征的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,首先使用多任務(wù)學習將來自不同任務(wù)的中間層特征進行連接,然后通過卷積實現(xiàn)降維和特征的自動融合使得不同任務(wù)的圖像特征得到共享,同時降維后的融合特征能夠滿足下一層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的尺寸要求,使得單一任務(wù)的整體結(jié)構(gòu)得以保持。從大量 Flickr圖片共享網(wǎng)站上爬取的真實數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,與現(xiàn)有經(jīng)典推薦算法相比,所提算法獲得的準確率和召回率均有較大提升,證明了該方法的有效性和可行性。
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