【摘 要】
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【目的】基于LSH算法将图像匹配应用到图像推荐模型中,与传统推荐模型结合,提高推荐结果准确度。【方法】提取图像SIFT特征作为图像匹配标准,改进基于p-Stable Distribution
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于可信语义Wiki的知识库构建方法与研究应用”(项目编号:71203173);国家自然科学青年基金项目“大规模动态社交网络社团检测算法研究”(项目编号:71401130)的研究成果之一
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【目的】基于LSH算法将图像匹配应用到图像推荐模型中,与传统推荐模型结合,提高推荐结果准确度。【方法】提取图像SIFT特征作为图像匹配标准,改进基于p-Stable Distribution的LSH算法,实现高维度下大量图片的搜索匹配,最后融合现有协同过滤算法提出ICF-LSH推荐算法构建融合推荐模型,并采用Python语言予以实现。【结果】使用不同的数据集对本文提出的算法进行验证,实验表明改进的LSH算法对召回率和错误率都有一定的优化,通过匹配耗时和Hash表长度可知该算法优化了内存利用和搜索匹配效率。由融合推荐模型的平均绝对误差MAE和精确度Precision可知,相对传统的协同过滤推荐算法,本文提出的ICF-LSH推荐算法提高了推荐结果的精准度。【局限】在提取图像特征时仅使用SIFT特征,后续研究中可以尝试使用多种图像特征作为匹配依据,提高匹配结果的可靠性。【结论】图像匹配算法基于LSH进行了一定改进,提高了图像相似度匹配的效率,此外,本文提出的融合推荐模型能显著提升推荐效果。
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