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现代图书情报技术  2010, Vol. 26 Issue (12): 40-45     https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2010.12.07
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网络图像检索的关键行为研究
曹梅
南京师范大学教育技术系 南京 210097
Research on Key Behaviors of Image Retrieval on Internet
Cao Mei
Department of Educational Technology, Nanjing Normal University, Nanjing 210097,China
全文: PDF (429 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

鉴于国内图像检索行为研究的缺乏,借助用户实验和行为观察技术采集用户的网络图像检索过程中的关键行为,从行为分布、浏览与检索、翻页、相关性判断等多个角度分析获得关于网络图像检索的行为策略、特征和心理的一些规律,并对网络图像检索系统的优化设计提出一些建议。

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曹梅
关键词 图像检索网络用户信息行为检索行为用户实验    
Abstract

Due to the absence of domestic research on image retrieval behavior, this paper designs a user experiment in which image retrieval process is recorded by behavior tracking technology to analyze the key behaviors. Some results on image retrieval strategies, characters and user psychology are discussed from various perspectives such as behavior distribution, browsing or researching, page turning, relevance judgment, and so on. In the end, some suggestions to networked image retrieval systems are provided.

Key wordsImage    retrieval    Internet    User    behavior    Retrieval    behavior    Experimental    study
收稿日期: 2010-11-19      出版日期: 2011-01-07
: 

G353

 
引用本文:   
曹梅. 网络图像检索的关键行为研究[J]. 现代图书情报技术, 2010, 26(12): 40-45.
Cao Mei. Research on Key Behaviors of Image Retrieval on Internet. New Technology of Library and Information Service, 2010, 26(12): 40-45.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2010.12.07      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2010/V26/I12/40


[1] Rorvig M E,Turner C H,Moncada J. The NASA Image Collection Visual Thesaurus. In: Proceedings of the ASIS 17th Mid-Year Meeting, Ann Arbor, MI. 1988:794-798.

[2] Enser P, McGregor C. Analysis of Visual Information Retrieval Queries. London:British Library Research and Development Report 6104, 1992.

[3] Hasting S K. Query Categories in a Study of Intellectual Access to Digitized Art Images. In:Proceedings of the ASIS 58th Annual Meeting, Chicago, USA.1995: 3-8.

[4] Jrgensen C. Indexing Images: Testing an Image Description Template. In:Proceedings of the 59th ASIS Annual Meeting.1996: 209-213.

[5] Chen H. An Analysis of Image Queries in the Field of Art History
[J]. Information Processing and Management, 2001,52(3): 701-720.

[6] Goodrum A, Spink A. Image Searching on the Excite Web Search Engine
[J]. Information Processing and Management, 2001, 37(2): 295-311.

[7] Pu X T. An Analysis of Web Image Queries for Search. In:Proceedings of ASIS2003, Long Beach, California.2003: 340-348.

[8] Yoon J. Towards a User-oriented Thesaurus for Non-domain-specific Image Collections
[J]. Information Processing and Management, 2009, 45(4): 452-468.

[9] Goodrum A A, Bejune M M,Siochi A C. A State Transition Analysis of Image Search Pattern on the Web. In: Proceedings of International Conference on Image and Video Retrieval.2003:281-290.

[10] Fokumoto T. An Analysis of Image Retrieval Behavior for Metadata Type Image Database
[J]. Information Processing and Management, 2006, 42(3): 723-728.

[11] Yoon J. An Exploration of Needs for Connotative Messages During Image Search Process. In:Proceedings of the 69th ASIS&T Annual Meeting,Austin, Texas. 2006.

[12] Yoon J, Chung E. Image Query Reformulation over Different Search Stages. In:Proceedings of 2009 ASIS&T Annual Meeting. 2009.

[13] 甘利人,白晨. 检索决策中的信息用户行为调整初探
[J]. 数字图书馆论坛, 2009(9): 45-52.

[14] Gay L R, Airasian P. Educational Research: Competencies for Analysis and Application
[M]. 6th Edition.New Jersey: Prentice-Hall, 2000.

[15] Hawk W B, Wang P. Users Interaction with the World Wide Web: Problems and Problem-solving. In:Proceedings of the 62nd ASIS Annual Meeting. Medford, NJ: Information Today, 2000: 256-270.

[16] 朱明泉,张智君,任衍具. 互联网信息搜索用户行为模型的探索性研究
[J]. 浙江大学学报:理学版, 2006, 33(4): 673-678.

[17] 邓小昭. 因特网用户信息检索与浏览行为研究
[J]. 情报学报, 2003, 22(6): 653-658.

[18] Jansen B J, Spink A, Saracevic T. Real Life, Real Users, and Real Needs: A Study and Analysis of User Queries on the Web
[J]. Information Processing and Management, 2000, 36(2): 207.

[19] 邓小昭. 因特网用户信息需求与满足研究. 武汉: 武汉大学, 2002.

[1] 范少萍,赵雨宣,安新颖,吴清强. 基于卷积神经网络的医学实体关系分类模型研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(9): 75-84.
[2] 鲁云蒙,刘铁忠. 基于知识关联性的科研合作网络隐性知识扩散模型研究:以重大科技工程为例*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(9): 10-20.
[3] 周泽聿,王昊,赵梓博,李跃艳,张小琴. 融合关联信息的GCN文本分类模型构建及其应用研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(9): 31-41.
[4] 范涛,王昊,吴鹏. 基于图卷积神经网络和依存句法分析的网民负面情感分析研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(9): 97-106.
[5] 王若琳, 牛振东, 蔺奇卡, 朱一凡, 邱萍, 陆浩, 刘东磊. 基于异质信息嵌入与RNN聚类参数预测的作者姓名消歧方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(8): 13-24.
[6] 王勤洁, 秦春秀, 马续补, 刘怀亮, 徐存真. 基于作者偏好和异构信息网络的科技文献推荐方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(8): 54-64.
[7] 顾耀文, 张博文, 郑思, 杨丰春, 李姣. 基于图注意力网络的药物ADMET分类预测模型构建方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(8): 76-85.
[8] 张乐, 冷基栋, 吕学强, 崔卓, 王磊, 游新冬. RLCPAR:一种基于强化学习的中文专利摘要改写模型*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(7): 59-69.
[9] 王晰巍,贾若男,韦雅楠,张柳. 多维度社交网络舆情用户群体聚类分析方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 25-35.
[10] 马莹雪,赵吉昌. 自然灾害期间微博平台的舆情特征及演变*——以台风和暴雨数据为例[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 66-79.
[11] 高伊林,闵超. 中美对“一带一路”沿线技术扩散结构比较研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 80-92.
[12] 余本功,朱晓洁,张子薇. 基于多层次特征提取的胶囊网络文本分类研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 93-102.
[13] 陈文杰,文奕,杨宁. 基于节点向量表示的模糊重叠社区划分算法*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(5): 41-50.
[14] 韩普,张展鹏,张明淘,顾亮. 基于多特征融合的中文疾病名称归一化研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(5): 83-94.
[15] 孟镇,王昊,虞为,邓三鸿,张宝隆. 基于特征融合的声乐分类研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(5): 59-70.
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