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[目的/意义]调研分析国外图像特征研究的进展与发现,总结图像特征体系的特点以及相关用户使用行为,为改进和优化图像标引和检索提供参考借鉴。[方法/过程]系统回顾国外图像特征的相关研究,分析现有图像描述和著录规范、图像特征的分类与分层研究以及标引与检索情境下用户对图像特征的使用行为及影响因素等研究。[结果/结论]国外图像特征研究内容较为全面和系统,研究视角涵盖以图像为中心和以用户为中心,研究方法涉及日志研究和调查研究,研究对象有普通用户和专业人员,研究发现,图像类型、用户视觉经验、专业知识背景、任务类型、检索阶段等因素与图像特征使用行为有关。未来可在面向非专业用户的图像特征体系构建以及图像特征使用等方面开展更多研究。 相似文献
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[目的/意义] 通过对国外大学图书馆国际图像互操作框架（IIIF）应用情况进行分析和总结,为国内大学图书馆建设IIIF数字资源提供参考。[方法/过程] 以加入IIIF联盟中的大学图书馆为研究对象,从图像来源、图像浏览器和图像服务器、网站功能、技术参数、项目基础、管理团队几个方面归纳与总结IIIF在国外大学图书馆中的应用经验。[结果/结论] 大学图书馆在进行IIIF实践时需要关注图书馆资源的开放共享,以项目为依托、以技术为手段,根据图像内容和用户需求开展IIIF建设规划,同时需及时追踪IIIF发展方向,利用社区资源为数字人文学者提供帮助。 相似文献
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[目的/意义]保护敦煌文化遗产,为敦煌壁画提供移动视觉搜索服务,以助用户高效、便捷地获取敦煌壁画丰富知识资源。[方法/过程]构建基于BoW的图像底层特征匹配和基于主题标签的高层语义关联的移动视觉搜索模型,用SIFT提取图像局部特征,K-means生成有K个视觉单词组成的视觉词典,计算图像映射到视觉词典的TF-IDF向量,通过内积计算相似度匹配图像并排序;根据图像主题添加语义标签,提取最匹配图像的标签实现语义关联搜索;最后收集1200张敦煌壁画图片验证模型的有效性。[结果/结论]在视觉单词数为1000时BoW+SIFT的图像搜索耗时163ms,且图像大小在0.5-2.5倍范围的准确率在83.7%以上,可有效搜索主题语义关联图像。 相似文献
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[目的/意义] 提出利用社会标签自动分类图片情感类型的方法,服务基于情感特征的图像检索与利用。[方法/过程] 以Flickr图片为例,利用PMI算法对WordNet-Affect词表进行预处理形成典型情感词表;结合Ekman提出的6类基本情感类型,利用标签对图片情感类型进行标注;并且,通过实验对分类标注效果进行验证;最后,讨论图片特点、标注意图、非情感标签数量对分类标注效果的影响。[结果/结论] 研究发现,一幅图片的非情感标签与情感标签在表现图片整体情感类型的倾向性上具有较高一致性;结合PMI算法,利用预处理后的典型情感词表标注图片的结果优于未处理的WordNet-Affect词表;并且,分类标注效果与人工标注结果也具有较好的一致性,其中,快乐类（Happy）和忧伤类（Sad）图片的分类标注一致性最高,惊讶类（Surprise）的分类标注一致性最低;分析发现,仅通过标签标注图片情感类型的过程中,分类标注效果与图片情感的典型性、单一性以及图片发布方和欣赏者意图、动机的差异、图片的非情感标签个数都有关系。 相似文献
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[目的/意义]针对目前使用标签推荐方法所得结果不理想的问题,改进传统相似度计算方式,并结合多种标签推荐方法,提高推荐准确性。[方法/过程]融合基于内容与协同过滤的推荐思想,利用LDA进行相似度计算得出资源与用户的近邻集合,并抽取资源内容关键词,以此构建标签混合推荐模型,最后以"豆瓣读书"为例对模型进行验证,同时与几种标签推荐方法进行比较。[结果/结论]在社会标注系统中,必须考虑用户-资源-标签3个维度,仅考虑单一角度势必会造成结果的不完整,同时在相似度计算时引入LDA能够挖掘潜在语义关系,提高推荐质量,且组合多种方法取长补短可以令推荐结果更为满意。 相似文献
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[目的/意义] 更全面地理解用户标签使用行为的影响因素,为标签推荐和应用实践提供指导。[方法/过程] 采用日志分析法,从人均标签个数、标签类型分布两个方面分析图书主题的影响,并以计算机、心理学、经济学、文学作品、绘画5类图书为例,基于社会化标注社区豆瓣网的用户数据进行实证分析。[结果/结论] 图书主题会对用户的标签个数及类型分布具有显著影响:①在标签个数方面,计算机、心理学、经济学、文学作品主题图书的人均标签个数相近,显著高于绘画主题图书;②在标签类型分布上,根据5类图书间的差异可分为3组:计算机、心理学和经济学、文学作品和绘画。这一结论对图书标签推荐及图书分面检索和导航系统的设计具有参考作用。 相似文献
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图像索引与检索的数据库方法 总被引：3，自引：0，他引：3
图像资源的迅速增长使我们面临新的挑战, 迫使人们对其索引与检索技术进行深入研究。本文讨论了图像索引的数据库方法,具体论述了图像的颜色、纹理、形状基本特征的抽取和对分类、主题、标题、创建者等外部特征与内容特征的描述，建立索引支持快速检索。. 相似文献
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[目的/意义]本文从融合大小数据分析的角度,深入用户偏好形成的内部机理,构建包含因果关系标签的用户画像,提高其在应用中的预测能力。[方法/过程]通过大数据分析获取用户偏好的关联关系,为量表式小数据分析提供理论假设素材并获取用户偏好的因果关系,通过语义集成形成完整的用户偏好标签体系。[结果/结论]以互联网股票投资领域进行数据实验,本文所提出的理论框架和方法能够深入用户偏好形成的心理,提高用户画像分类预测的能力。 相似文献
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[目的/意义]社会化标签是我国图书情报与数字图书馆学科领域的研究热点,在近几年的发展过程中,对于标签的研究范围拓展至信息质量、信息检索、信息推荐等多个图情研究领域,对图情学科标签研究进展的分析或评述将为"社会化标签"未来的发展研究提供依据。[方法/过程]选取2010年至2017年间的图情领域期刊文献,利用CiteSpace可视化剖析社会化标签研究热点、发展进程、研究趋势,并从标签应用、标签信息、标签质量、信息推荐、信息检索5个角度对主题研究进行分析总结。[结果/结论]基于社会化标签研究现状及问题提出相关建议,如拓展标签在本体、信息检索层面的研究范围,以用户为中心适应个性化需求,将研究成果应用于实践等。 相似文献
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[目的/意义] 为提高标签质量，优化社会标注系统的信息服务提供依据，从用户在社会标注系统中与其他用户交互的视角，探讨不同交互特征用户的标注行为差异。[方法/过程] 以豆瓣读书作为社会标注系统研究样本，从标签数量、标签结构、标签语义、标注动机和活跃度五个角度研究豆瓣用户标注行为的分布特征；使用用户的关注人数、被关注人数和使用年限表征其在社会标注系统中与其他用户的关联和交互程度，通过差异性分析探讨不同交互特征用户标注行为的差异，并通过多元回归分析研究交互特征对这种差异影响的程度。[结果/结论] 实证研究表明，不同交互特征的用户间的社会标注行为存在显著差异：与其他用户交互比较强的用户标签数据集包含更多的标签，关注其他用户越多的用户和被越多用户关注的用户所使用的标签数量越多；使用豆瓣读书年限越长的用户，其平均标签长度和标签重用率越大，而其与其他用户的关注关系对其标签平均长度和标签重用率的影响不大；用户的特殊语种标签比受用户的使用年限影响很大，但一个用户被多少人关注不会显著的影响其特殊语种标签比；关注其他用户越多的用户在标注系统中越活跃。由此可见，社会标注系统可以采取措施加强系统中用户间的交互，通过用户间的相互作用规范用户的社会标注行为，从而提高标签质量。 相似文献
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[目的/意义]对舞蹈类非物质文化遗产及其社会化标签的存在形式与结构进行调查,提出利用改进的关系强度计算方法来计算社会化标签网络中舞蹈类非物质文化遗产之间隐性的知识关联。[方法/过程]首先梳理舞蹈类非物质文化遗产的存储状态;其次探讨舞蹈资源社会化标签的存在形式,并构建其社会化标签网络模型;然后提出基于SNA的舞蹈类资源改进的关系强度计算方法;最后通过实际数据对所提方法进行实证检验。[结果/结论]实验结果表明,基于SNA的舞蹈类资源关系模型能够有效挖掘不同舞蹈类非物质文化遗产之间的隐性知识关联,并具有实际的可操作性。 相似文献
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[目的/意义] 针对大量民间力量参与公共文化服务的实践,试图从理论上总结民间力量在公共文化服务中的参与主体、参与方式和参与内容。[方法/过程] 以现有民间力量参与图书馆、博物馆等公共文化服务机构的实践为例,从理论上剖析现有民间力量参与公共文化服务的内容和方式。[结果/结论] 通过研究,认为目前民间力量在公共文化服务中的参与主体主要是公民个人、社会团体、非政府组织和企业,主要方式是兴办实体、资助项目、赞助活动和提供设施等,主要参与内容是公共文化产品的生产和运营,公共文化服务政策的制定、执行和考评,公共文化活动的举办、文化成果的创造以及公共文化基础设施的建设和维护等。 相似文献
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认知建构视角下交互式信息检索模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]信息检索本质上是一个认知过程,研究促进用户认知的交互式信息检索模型具有重要意义。[研究设计/方法]以建构主义理论为指导,以促进用户的认知发展为研究目标,构建了以信息空间层、用户空间层和界面交互层为顶层分析框架的交互式信息检索模型,并开发了原型系统。[结论/发现]实验结果表明原型系统能有效地促进用户对信息空间的探索与挖掘,帮助用户积极主动地进行认知建构,发展认知空间。[创新/价值]将认知建构理论运用于信息检索领域,从交互设计方面对检索系统提出了改进建议,以更好地提供认知支持。 相似文献
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[目的/意义]以用户情感为线索的图像检索已成为机器学习研究的热点，但图像情感特征标注的语料数据多来源于对图像低层特征的抽取，从而导致图像检索过程单一化和程式化。本文提出了一种基于深度学习的图像情感特征抽取的算法，将图像底层特征融合到图像的高层情感语义当中，为实现图像的情感语义检索提供了参考。[方法/过程]利用改进的卷积网络模型，将数据集图像的颜色、纹理作为输入，经多层运算自动提取图像的情感信息，并通过反向传播算法计算出改进后模型的情感检索准确率，构造出准确率较高且过拟合程度低的图像情感特征提取模型。[结果/结论]应用改进的卷积神经网络模型，实现了对图像情感特征的抽取，相较于原模型提升了10%的检索准确率。 相似文献