%A 曾金, 陆伟, 丁恒, 陈海华 %T 基于图像语义的用户兴趣建模* %0 Journal Article %D 2017 %J 数据分析与知识发现 %R 10.11925/infotech.2096-3467.2017.04.09 %P 76-83 %V 1 %N 4 %U {https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/abstract/article_4356.shtml} %8 2017-04-25 %X

目的】社交网络环境下的用户兴趣建模是好友推荐、精准营销的关键, 利用微博用户分享的图像, 提出一种基于图像语义的用户兴趣建模方法, 旨在更加准确地预测用户的真实兴趣。【方法】在获取新浪微博用户图像数据的基础上, 使用图像的高层语义表达用户兴趣特征, 基于这些特征使用SVM训练得到图像语义分类器进行预测。【结果】实验结果表明, 本文建立的模型能够较为准确地预测用户真实兴趣, 169位用户分类的准确率达到97.38%, 召回率为98.92%, F值为98.14%。【局限】由于实验图像数据集有限, 未能完整地覆盖用户所有的兴趣类别。【结论】该模型能够基于用户分享的图像较为准确地预测用户兴趣, 表明了图像高层语义的有效性, 同时为图像高层语义应用研究提供了一定的理论和技术基础。