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提出一个基于Bayesian学习的用户兴趣模型,用随机变量来刻画用户在图像检索过程中的个性倾向.重点分析了在随机变量的分布函数是动态变化的一族线性函数时,模型对检索效果的影响.实验结果显示,利用线性族的动态分布函数比固定正态分布函数以及均匀分布函数会获得更好的检索效果.
图像检索中的用户兴趣学习
【摘 要】
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提出一个基于Bayesian学习的用户兴趣模型,用随机变量来刻画用户在图像检索过程中的个性倾向.重点分析了在随机变量的分布函数是动态变化的一族线性函数时,模型对检索效果的
【机 构】
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中国科学技术大学
【出 处】
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小型微型计算机系统
【发表日期】
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2004年7期
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)
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