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通过实验采集用户的图像标注结果,对3种图像语义标注模式——基于标签打分的图像标注模式、单标签下基于图像比较的标注模式以及多标签下基于图像比较的标注模式的标注效果进行对比研究。研究发现:1基于标签打分的图像标注模式和单标签下基于图像比较的标注模式能够帮助用户对图像各标签的语义强度进行有效标注;2多标签下基于图像比较的标注模式可以帮助用户对图像各标签语义强度的比例关系进行有效标注;3标注界面中是否同时显示图像的所有标签,可能影响到用户对图像在各标签上语义强度比例关系的判断。 相似文献
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针对传统的基于关键字Web图像检索中的语义缺失问题,结合Web图像的视觉特征和描述文本,利用本体描述Web图像的语义特征,构建了基于本体的Web图像语义检索模型。该模型以领域本体描述Web图像的语义特征,通过自动图像标注技术构建Web图像本体库,用户可以通过输入关键词或者提交示例图像进行图像检索。实验表明,该模型具有较高的图像检索准确率。 相似文献
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【目的/意义】基于社交媒体用户分享的图像、博文及用户标签数据,为用户推荐潜在的好友,从而更好的为 用户做个性化推荐和精准化服务。【方法/过程】在获取微博用户分享的图像、博文及用户标签的基础上,通过使用 深度学习的方法利用图像、博文及用户标签数据来表达用户兴趣特征,基于这三类特征组合,通过计算用户之间的 余弦相似度来挖掘与目标用户兴趣最相近的若干个候选用户。同时,探讨了多模数据在无监督学习下的用户推荐 问题,并与单模数据进行比较。【结果/结论】实验结果表明,利用图像、博文和用户标签合成的多模数据对用户的兴 趣进行建模并进行好友推荐较单模数据效果好。 相似文献
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针对大量不相关的冗余特征制约图像关键特征分类性,导致语义识别模型出现偏差的问题,提出一种混合约束的半监督图像语义特征选择方法。在半监督学习的基础上,算法采用成对约束和数据清洗相结合的特征评价方法快速去除不相关图像干扰特征,聚类过程中考虑可转换语义直接的特征相关性,保证语义特征正确。实验结果表明,与传统的语义特征识别方法相比,该方法能以更少的特征获得更好的语义特征分类性能,有更好的识别效果。 相似文献
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【目的/意义】针对当前利用计算机管理图像资源存在图像语义特征表达不足等问题,探索和分析了特征及
特征融合对分类结果的影响,提出了一种提高图像语义分类准确率的方法。【方法/过程】本文定义了四种图像风
格,将图像描述特征划分为三个层次,探究特征融合的特点,寻求能有效表达图像语义的特征。分别采用SVM、
CNN、LSTM 及迁移学习方法实现图像风格分类,并将算法组合以提高分类效果。【结果/结论】基于迁移学习的
ResNet18模型提取的深层特征能够较好地表达图像的高级语义,将其与SVM结合能提高分类准确率。特征之间
并不总是互补,在特征选择时应避免特征冗余,造成分类效率下降。【创新/局限】本文定义的风格数目较少,且图像
展示出的风格并不绝对,往往可以被赋予多种标签,今后应进一步丰富图像数据集并尝试进行多标签分类。 相似文献
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【目的/意义】通过社交媒体用户分享的图像、博文及用户标签进行数据挖掘,来判断和预测用户的真实兴
趣,从而更好地为用户做个性化推荐和精准化服务。【方法/过程】在获取微博用户分享的图像、博文及用户标签的
基础上,通过使用机器学习的方法利用图像、博文及用户标签数据来表达用户兴趣特征,基于三类特征使用SVM训
练得到分类器进行用户兴趣类别预测,主要比较单模数据和多模数据的分类指标,探讨多模数据在有监督学习下
的发多分类问题。【结果/结论】实验结果表明,利用图像、博文和用户标签合成的多模数据对用户兴趣进行分类识
别,F值达到77%,比最好的单模数据提升10%。实验结论证实,多模（图像、博文和标签）数据与单模数据相比,提升
了分类效果,同时为多模数据应用研究提供了一定的理论和技术基础。 相似文献
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使用基于本体的语言标注能有效地避免词汇上的歧义,全面提高数字图书馆用户信息检索效率.本文以生物学为例,采用本体的语义辨析来分析用户给定的关键词,揭示这几个关键词所指向的概念,介绍了生物信息领域本体构建方面的工作,探讨了领域本体构建过程中的语义标注方法. 相似文献
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提出了一种基于差异约束自然语义模型的图形描述算法,建立了自然图像特征的差异相似模型,并用维数约简对图像中转化的歧义特征进行分类,实现了计算机图形的视觉特征到语义描述的转换.消除了图像转化中的歧义.实验结果证明,该方法在图像的特征理解和基于自然语义的图像特征描述中,有助于缩小图像特征的数学描述和人类理解之间的语义歧义,取得了良好的效果. 相似文献
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针对网络邮票图像的特点,提出邮票领域本体构建方法。根据网络邮票图像的视觉特征和描述文本．利用本体描述其语义特征,通过自动图像标注技术构建邮票图像本体库,并构建网络邮票图像的语义检索系统。实验表明,该系统解决了网络图像基于关键字检索和基于内容检索中的语义缺失问题,具有较高的图像检索准确率。 相似文献
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【目的/意义】对于理解“搜索即学习”理论机制,以及支持用户学习需求的信息系统的设计,融合学习与社交体验功能的检索工具的优化具有启示。【方法/过程】将ISP模型作为理论基础,综合使用日记研究与关键事件技术方法,讨论了信息搜索用户学习过程中的行动、情感与认知变化的基本规律,并基于此构建了信息搜索用户学习过程演化模型。【结果/结论】在启动、选择、探索、形成、收集与呈现六个阶段当中,信息搜索用户在行动、情感与认知上均具有非常丰富的表现。特别地,在启动阶段,出现了目标明确和目标模糊两种事件类型;在形成阶段,用户会结合对搜索结果的认识与学习需求的满足程度形成“提前上岸”与“乘风破浪”两种情形。社会化搜索、跨设备搜索、跨系统搜索等已经成为“搜索即学习”活动中的普遍现象。【创新/局限】在“搜索即学习”研究情境下重新检验了ISP模型,但对影响用户情感与认知的具体因素等的分析与解释还有待深入。 相似文献
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【目的/意义】针对用户在线医疗社区使用意愿影响因素文献中存在实证结果不一致的问题,对相关实证研
究进行分析。【方法/过程】采用元分析方法对用户在线医疗社区使用意愿相关的38篇实证文献、13033个独立样本
进行综合分析。【结果/结论】研究发现,共有33个因素显著影响用户在线医疗社区使用意愿,其中情感信任因素的
相关程度最高,感知风险因素的相关程度最弱,并且与用户使用意愿呈负相关。同时研究识别了被试对象特征作
为调节变量对用户使用意愿的影响,发现是否患病和年龄是导致不同研究存在异质性的主要原因。【创新/局限】本
研究梳理了用户在线医疗社区使用意愿影响因素,部分解决了相关研究中存在结论不一致的问题,为用户在线医
疗社区使用意愿的进一步研究提供了理论依据。但对变量缺少细分,后续研究将进一步细分用户在线医疗社区使
用意愿。 相似文献
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遵循"前因-过程-结果"的分析思路,在整合使用和满足理论与技术可接受模型的基础上,构建了企业微信公众号的用户使用意愿影响机理模型,运用结构模型方法进行了实证检验。研究结果表明：信息需求、社交需求、便利需求和经济需求能够通过感知有用性正向影响企业微信公众号的用户使用意愿;而娱乐需求和便利需求则可以通过感知易用性对企业微信公众号的用户使用意愿产生正向影响;以上5个维度的心理需求变量对企业微信公众号的用户使用意愿的总影响效用从大到小依次为信息需求、便利需求、经济需求、社交需求及娱乐需求。 相似文献
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高校图书馆网站的多指标TOPSIS测评方法 总被引：1，自引：0，他引：1
首先根据用户关注的内容确定高校图书馆网站评价的指标体系,然后根据专家的意见用AHP方法给出评价指标的权重.根据用户的问卷调查得到评价矩阵,用TOPSIS方法给出标准意义下的网站多指标评价的综合排序.通过一个实例说明该方法的有效性和实用性. 相似文献
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通过介绍高校图书馆用户行为概念和类型,以及图书馆多种智能设备生成的数据以“数据孤岛”的形式存在的现状,提出依托大数据技术构建信息服务平台,并设计多个功能模块,挖掘、分析用户行为数据,感知用户需求,满足用户全生命周期信息需要,最后对大数据环境下图书馆信息服务工作提出几点建议。 相似文献
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国外信息用户研究进展 总被引：2，自引：0，他引：2
对1997年以来国外信息用户研究论文进行内容分析,认为其研究内容可以从两个角度进行划分：用户角度和系统角度。用户角度方面,主要研究信息用户需求、信总用户安全、信息用户满意度、信息用户行为与心理和信息用户能力与学习;系统角度方面,主要探讨信息系统设计中的用户因素、用户对信息系统、信息技术的使用等。对这些主题的研究论文进行综述,力图搴观反映近十年来国外信息用户研究的现状和趋势,为今后的相关研究提供参考。 相似文献
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【目的/意义】分析用户对博物馆数字化服务的体验满意度及影响因素,为提升博物馆数字化、智慧化建设提
供科学参考。【方法/过程】首先采集博物馆用户评论,构建数字化服务方面词词库,抽取方面级语句,然后使用
BERT-wwm-ext模型（F1=95.47%,Acc=95.36%）对方面级语句进行情感分类,最后根据分类结果对用户体验影响
因素进行分析。【结果/结论】将博物馆数字化服务用户体验划分为5个方面（预约、验证、导览、讲解、展示）,分析发
现用户对数字展示服务和网络预约服务满意度最高,对数字讲解服务满意度最低,并归纳了影响用户体验满意度
的12项主要因素。【创新/局限】将方面级情感分析应用到了公共文化服务领域。提出了基于内容抽取和深度学习
的方面级情感分析模型,通过迁移学习有效降低了模型对方面级标注数据的依赖性,同时对用户评论中的隐式情
感也具有较好的识别效果。 相似文献
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电子服务质量对社会化阅读服务用户持续使用的影响研究——以移动新闻APP为例 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]本研究以期望-确认理论（ECT）和技术接受模型（TAM）为理论基础，同时引入IT自我效能和电子服务质量因素，提出一个整合的模型用以解释和预测用户对社会化阅读服务的持续使用行为。[方法/过程]采用问卷方式共收到有效样本589份，使用结构方程模型（SEM）对理论模型中的变量关系进行假设检验。[结果/结论]结果发现：1）整合的模型能够分别解释用户满意度和持续使用意向52%和45%的方差变异量。2）感知有用性、感知易用性和满意度是用户持续使用意向的决定性因素。3） IT自我效能通过感知易用性对用户持续使用意向产生间接影响。4）此外，电子服务质量中的效率、信息质量和隐私安全等外生因素分别对用户的确认程度产生显著正向影响，进而影响用户满意度。 相似文献