【摘 要】
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要求互联网中的浏览者为每一幅图像表示其反馈是困难的,需要通过分析浏览者的行为,隐式地获取其评价。通过对浏览者的阅读、收藏和下载等行为的分析,度量用户对图像的关注度,
【基金项目】
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天津师范大学教育科学研究基金项目(52WT1114);天津市应用基础及前沿技术研究计划项目(10JCYBJC26600)
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要求互联网中的浏览者为每一幅图像表示其反馈是困难的,需要通过分析浏览者的行为,隐式地获取其评价。通过对浏览者的阅读、收藏和下载等行为的分析,度量用户对图像的关注度,以此作为用户反馈,分析其关键字偏好和图像特征偏好,进一步设计了用户偏好的遗忘策略和学习策略,实现用户偏好的动态更新,通过关键字相似性分析和图像特征相似性分析两方面,为用户选择推荐的图像。以准确度和召回度作为评价标准,实验表明,所提出的方法具有较高的性能。
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