基于特征学习和关联学习的在线商品跨媒体检索研究

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1、分类号______________________________密级______________________________ＵＤＣ______________________________编号______________________________全日制专业学位硕士论文基于特征学习和关联学习的在线商品跨媒体检索研究学位申请人：陈婧琳学科领域：计算机技术校内导师：李广丽副教授答辩日期：独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他

2、人已经发表和撰写的研究成果，也不包含为获得华东交通大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人签名_______________日期____________关于论文使用授权的说明本人完全了解华东交通大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅。学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定，本论文无保密内容。学生本人签名日期校内导师签名日期摘要基于特征学习和关联

3、学习的在线商品跨媒体检索研究摘要现有电子商务平台仅提供基于关键字匹配的单模态检索，检索准确率偏低，用户常常无法准确地找到所需商品，其检索交互体验较差。跨媒体检索基于多媒体数据之间的语义相关性实现异构媒体之间的直接检索，它能有效提高信息检索的查准率，是单模态检索的有益补充。本文充分考虑商品图像及其文本描述的自身特点，将跨媒体检索模型和方法应用于面向电子商务平台的在线商品检索，主要从特征学习和关联学习两个角度展开研究工作：一、传统文本特征提取方式未考虑关键特征词在文本中出现位置的统计信息，为了突出关键特征词权重，抑制文本噪声干扰，引入Tag-rank

4、模型，根据特征词在文本中的位置统计分布计算其绝对排序和相对排序权重，增强文本特征判别性，最终改善跨媒体检索性能。实验结果表明，在文本检索图像中，绝对排序类模型和相对排序类模型检索性能平均提升4.99%和6.58%；在图像检索文本中，若合理选取图像特征（如GIST特征），也能有效提升检索性能。此外，本文设计的绝对排序类模型和相对排序类模型的输出结果后融合的策略能进一步改善跨媒体检索性能。二、图像和文本之间存在严重的内容鸿沟和语义鸿沟，基于典型相关性分析分别建立核典型相关模型和语义相关匹配模型。核典型相关模型将核函数引入典型相关性分析，学习图像和文本

5、之间隐藏的非线性关联，从而缩小内容鸿沟并且增强两者之间的关联，改善跨媒体检索性能。语义相关匹配模型将典型相关空间的图像和文本特征映射到高层语义空间，并学习两者间的语义关联，以缩小两者之间的语义鸿沟，提高跨媒体检索性能。实验结果表明，基于线性核、高斯核和多项式核的核典型相关模型均能够有效地提升跨媒体检索性能，其中基于高斯核的核典型相关模型平均提升2.37%，效果最显著；语义相关匹配模型能有效地改善文本检索图像性能，平均提高3.82%，在图像检索文本中，若合理地选择图像特征（如SIFT特征），也能改善检索性能。关键词：跨媒体检索，在线商品，特征学习，

6、关联学习，典型相关性分析，语义相关匹配IAbstractRESEARCHONCROSS-MEDIARETREVALOFONLINEPRODUCTBASEDONFEATURELEARNINGANDASSOCIATIONLEARNINGABSTRACTNowadays,thee-commerceplatformjustprovidessinglemodalretrievalbasedonkeywordmatching,andtheretriealaccuracyispoor,sothatusersareunabletofindtheproductst

7、heywantaccuratelyandretrievalexperienceisworse.Thecross-mediaretrievalwhichcanimprovetheprecisionofinformationretrievaleffectivelyimplementsdirectretrievalbetweenheterogeneousmediasbasedonsemanticrelevanceanalysis.Itistheusefulsupplementtothesinglemodalretrieval.Fullyconsider

8、ingthecharacteristicsoftheproductimagesandits’textdescription,weappl