| 基于机器学习的图像检索机制的研究 |
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| 引用本文： | 陈勇跃,张玉峰.基于机器学习的图像检索机制的研究[J].情报理论与实践,2004,27(5):533-537. |
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| 作者姓名： | 陈勇跃 张玉峰 |
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| 作者单位： | 武汉大学信息资源研究中心,湖北,430072 |
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| 基金项目： | 国家社会科学基金项目的研究成果,项目编号 :0 1BTQ0 11 |
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| 摘 要： | 主要针对当前基于低水平特征的图像检索机制不能捕获图像语义的状况 ,讨论了使用长期学习的方法来学习用户的相关反馈 ,以此推断语义 ,构造语义空间 ,并结合短期学习方法 ,通过运用学习监督机制来推断用户信息需求 ,优化查询 ,逐步提高搜索引擎的性能
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| 关 键 词： | 语义学 搜索引擎 信息反馈/图像检索 |
| 修稿时间： | 2004年2月26日 |
Research on Machine Learning-based Image Retrieval Mechanism |
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| Chen Yongyue et al..Research on Machine Learning-based Image Retrieval Mechanism[J].Information Studies:Theory & Application,2004,27(5):533-537. |
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| Authors: | Chen Yongyue |
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| Institution: | Chen Yongyue et al. |
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| Abstract: | Since the current methods for content-based retrieval can not capture the semantics of images,this paper discusses how to use the long-term learning method to learn the users' relevance feedback to infer semantics and construct a semantic space,and how to use the short-term learning method to infer the users' information need by use of supervised learning to refine the query and to gradually improve the performance of search engines. |
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| Keywords: | semantics search engines information feedback/image retrieval |
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