一種挖掘用戶隱性操作行為的圖像集合排序方法
【專利摘要】一種挖掘用戶隱性操作行為的圖像集合排序方法，通過一種新的圖片集合排序方法。本發(fā)明通過改進(jìn)篩選及排序技術(shù)，使不同類型的用戶都能夠得到最大限度適合個(gè)人的搜索結(jié)果，減少用戶重復(fù)搜索次數(shù)以及額外評(píng)分操作的次數(shù)，提高用戶搜索效率，提高用戶對(duì)搜索的滿意度。
【專利說明】一種挖掘用戶隱性操作行為的圖像集合排序方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于網(wǎng)絡(luò)圖片搜索【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種挖掘用戶隱性操作行為的圖像集合排序方法，特別涉及一種根據(jù)用戶瀏覽與反饋數(shù)據(jù)篩選以及排序圖片的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]在最近的幾十年中，隨著個(gè)人計(jì)算機(jī)以及網(wǎng)絡(luò)的普及，通過網(wǎng)絡(luò)搜索信息已經(jīng)變成了人們獲取信息的重要來源之一。其中，圖片搜索是網(wǎng)絡(luò)搜索的一個(gè)重要組成部分。一直以來，現(xiàn)有的圖片搜索往往會(huì)給用戶篩選出與需求不甚相符的結(jié)果。這是由于以下原因造成的:第一，絕大部分為搜索結(jié)果排序的算法是以瀏覽量等基本信息為依據(jù)的，無法為用戶提供個(gè)性化的搜索結(jié)果。由于每個(gè)用戶的需求存在著顯著的差異，這種一般的算法注定會(huì)降低用戶體驗(yàn)；第二，最近形成的關(guān)聯(lián)反饋系統(tǒng)，雖然能夠比較好的反映群體用戶對(duì)搜索結(jié)果的評(píng)價(jià)，但是并未考慮到每個(gè)用戶都是一個(gè)單獨(dú)的個(gè)體，也就會(huì)有差異性的需要。第三，現(xiàn)存的個(gè)性化反饋調(diào)整的檢索系統(tǒng)，過度的依賴于用戶對(duì)圖片的手動(dòng)評(píng)分才能給出準(zhǔn)確的反饋結(jié)果，給用戶造成額外的操作需要。因此，我們需要一種圖片篩選及排序方法，以便為用戶提供更貼近個(gè)人需求的結(jié)果。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明提供一種挖掘用戶隱性操作行為的圖像集合排序方法，本發(fā)明通過一種新的圖片集合排序方法。本發(fā)明通過改進(jìn)篩選及排序技術(shù)，使不同類型的用戶都能夠得到最大限度適合個(gè)人的搜索結(jié)果，減少用戶重復(fù)搜索次數(shù)以及額外評(píng)分操作的次數(shù)，提高用戶搜索效率，提高用戶對(duì)搜索的滿 意度。
[0004]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案為:
一種挖掘用戶隱性操作行為的圖像集合排序方法，步驟如下:
步驟1:根據(jù)用戶在基于樣本圖像的內(nèi)容進(jìn)行圖像檢索時(shí)檢索到的圖片集，用統(tǒng)計(jì)工具統(tǒng)計(jì)用戶的圖像瀏覽信息，包括:每張圖片的瀏覽時(shí)間、下載次數(shù)以及縮放、拖動(dòng)次數(shù)；步驟2:在得到圖像統(tǒng)計(jì)信息后，對(duì)于某張圖片，使用以下公式打分:
【權(quán)利要求】
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(jù)用戶在基于樣本圖像的內(nèi)容進(jìn)行圖像檢索時(shí)檢索到的圖片集，用統(tǒng)計(jì)工具統(tǒng)計(jì)用戶的圖像瀏覽信息，包括:每張圖片的瀏覽時(shí)間、下載次數(shù)以及縮放、拖動(dòng)次數(shù)；步驟2:在得到圖像統(tǒng)計(jì)信息后，對(duì)于某張圖片，使用以下公式打分:
2.
3.
4.H是定值1:當(dāng)圖片未被下載過時(shí)，令d=0 ;當(dāng)圖片被下載過時(shí),令d=l,這樣就可以保證被K?過的即Wf分圮I即滿分，而瀏覽過未下載過的圖片可以按照


5.然后，我們對(duì)數(shù)據(jù)矩陣F求它的協(xié)方差矩陣C:
6.解這個(gè)方程，我們可以得到3個(gè)解，即:


7.根據(jù)多次實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，我們把對(duì)應(yīng)于最大if的賦為0.5，第二大的為0.3，最小的賦.1blI1-為 0.2。
8.然后就可以根據(jù)零_的計(jì)算公式，來算出其評(píng)分； 根據(jù)評(píng)分結(jié)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(gè)子集(對(duì)于一張圖片，根據(jù)它的評(píng)分V(I)以0.4為閾值分為符合偏好和不符合偏好作為標(biāo)準(zhǔn)); 步驟3:另外將用戶未瀏覽過的同類圖像構(gòu)成的子集作為測(cè)試圖片集； 步驟4:分別對(duì)符合用戶偏好圖片集、不符合用戶偏好圖片集和測(cè)試圖片集提取圖像的三個(gè)主要特征:邊界特征、紋理特征和顏色特征，建立各個(gè)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(duì)三個(gè)單一特征對(duì)測(cè)試圖片集里的圖片進(jìn)行SVM訓(xùn)練，得到判斷測(cè)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(jìn)而得到認(rèn)為符合用戶偏好的圖片；再將三個(gè)單一特征特征矩陣合并為一個(gè)總的特征矩陣，對(duì)測(cè)試圖片集里的圖片`進(jìn)行SVM訓(xùn)練，得到認(rèn)為符合用戶偏好的圖片； 步驟6:對(duì)測(cè)試圖片集里的每張圖片都進(jìn)行人工標(biāo)定，確定每張圖像實(shí)際上是否符合用戶偏好； 步驟7:將經(jīng)過步驟(5)的不同特征組合的訓(xùn)練出的測(cè)試圖片集標(biāo)定結(jié)果與步驟(6)人工標(biāo)定的結(jié)果進(jìn)行比對(duì)，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(gè)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(duì)應(yīng)的圖像特征信息。
9.當(dāng)用戶再次搜索同一檢索輸入圖像或相似圖像時(shí)，根據(jù)已有的用戶偏好信息，利用步驟(7)的最優(yōu)特征集合以及新的信息對(duì)圖像檢索結(jié)果進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)分類和重排序，提供給用戶與其個(gè)人喜好相近的圖片，通過這樣的迭代過程使精度不斷提高。
【文檔編號(hào)】G06F17/30GK103514254SQ201310279399
【公開日】2014年1月15日 申請(qǐng)日期:2013年7月4日 優(yōu)先權(quán)日:2013年7月4日
【發(fā)明者】李文博, 戴瑋, 趙天昊, 莫志鵬, 方聰 申請(qǐng)人:李文博