[發明專利]一種挖掘用戶隱性操作行為的圖像集合排序方法

無效

• 申請號: 201310279399.7
• 申請日: 2013-07-04
• 公開（公告）號: CN103514254A
• 公開（公告）日: 2014-01-15
• 發明（設計）人: 李文博;戴瑋;趙天昊;莫志鵬;方聰
• 申請（專利權）人: 李文博
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種挖掘用戶隱性操作行為的圖像集合排序方法，其特征在于，步驟如

下：

步驟1：根據用戶在基于樣本圖像的內容進行圖像檢索時檢索到的圖片集，用統計工具統計用戶的圖像瀏覽信息，包括：每張圖片的瀏覽時間、下載次數以及縮放、拖動次數；

步驟2：在得到圖像統計信息后，對于某張圖片，使用以下公式打分：

其中，V代表單個圖片的打分結果（0.0到1.0之間），i=1,2,3分別代表瀏覽時間，拖動次數，放縮次數。

2.代表其他三個瀏覽操作因素的評判權值。

3.表示相應因素的歸一化的數據。

4.H是定值1：當圖片未被下載過時，令d=0；當圖片被下載過時，令d=1，這樣就可以保證被下載過的圖片評分是1即滿分，而瀏覽過未下載過的圖片可以按照的評分標準給出評分；（公式不全，無法顯示）

對于???(i=1,2,3)我們按照如下的方法給出權值：收集每張圖片的瀏覽時間、下載次數以及縮放、拖動次數，形成數據矩陣：

其中???表示m張圖片的相應指標的使用最小最大值方法歸一化后的數據。

5.然后，我們對數據矩陣F求它的協方差矩陣C：

然后，我們通過以下的方程式，來計算C的特征值：

其中P為C的特征向量，???是C的特征值。

6.解這個方程，我們可以得到3個解，即：

我們對???進行排序，得到一個新的解集：

根據???中的排序方式，我們對F的三個列向量的順序以及???進行相對應???的排序。

7.根據多次實驗數據，我們把對應于最大???的???賦為0.5，第二大的為0.3，最小的賦為0.2。

8.然后就可以根據???的計算公式，來算出其評分；

根據評分結果的從高到低，將圖片集里的圖片劃分為用戶偏好圖片子集和不符合用戶偏好圖片集兩個子集（對于一張圖片，根據它的評分V(I)以0.4為閾值分為符合偏好和不符合偏好作為標準）；

步驟3：另外將用戶未瀏覽過的同類圖像構成的子集作為測試圖片集；?

步驟4：分別對符合用戶偏好圖片集、不符合用戶偏好圖片集和測試圖片集提取圖像的三個主要特征：邊界特征、紋理特征和顏色特征，建立各個圖片子集的特征矩陣；

步驟5：在獲得圖片子集的特征矩陣后，首先針對三個單一特征對測試圖片集里的圖片進行SVM訓練，得到判斷測試圖片集里的圖像屬于符合用戶偏好或不符合用戶偏好子集的分類器，進而得到認為符合用戶偏好的圖片；再將三個單一特征特征矩陣合并為一個總的特征矩陣，對測試圖片集里的圖片進行SVM訓練，得到認為符合用戶偏好的圖片；

步驟6：對測試圖片集里的每張圖片都進行人工標定，確定每張圖像實際上是否符合用戶偏好；

步驟7：將經過步驟（5）的不同特征組合的訓練出的測試圖片集標定結果與步驟（6）人工標定的結果進行比對，選定最適合此類圖片集的特征集合；

步驟8:為每一位有記錄的用戶建立一個賬戶，在該賬戶下記錄其搜索偏好,即用戶搜索過的圖像類別以及對應的圖像特征信息。

9.當用戶再次搜索同一檢索輸入圖像或相似圖像時，根據已有的用戶偏好信息，利用步驟（7）的最優特征集合以及新的信息對圖像檢索結果進行訓練，實現分類和重排序，提供給用戶與其個人喜好相近的圖片，通過這樣的迭代過程使精度不斷提高。