一种跨媒体图像检索方法及系统

    公开(公告)号:CN113536013B

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202110618244.6

    申请日:2021-06-03

    Abstract: 本发明提出了一种跨媒体图像检索方法及系统,包括:获取数据库中所有图片和待检索的文本标题;将所述图片输入到预先构建的图片标题生成模型,得到所述图片对应的文本标题,并将所述图片与所述图片对应的文本标题以对的形式更新数据库中原始图片;采用文本匹配的检索方法从更新后的数据库中检索所述待检索的文本标题对应的图片;其中,所述图片标题生成模型是基于卷积神经网络‑循环神经网络进行训练,并采用强化学习方法对所述图片标题生成模型的参数优化后得到。本发明的技术方案采用卷积神经网络—循环神经网络进行训练,得到了实体之间的关系,并采用强化学习方法对图片标题生成模型的参数进行优化,提高了检索的效率。

    一种跨媒体图像检索方法及系统

    公开(公告)号:CN113536013A

    公开(公告)日:2021-10-22

    申请号:CN202110618244.6

    申请日:2021-06-03

    Abstract: 本发明提出了一种跨媒体图像检索方法及系统,包括:获取数据库中所有图片和待检索的文本标题;将所述图片输入到预先构建的图片标题生成模型,得到所述图片对应的文本标题,并将所述图片与所述图片对应的文本标题以对的形式更新数据库中原始图片;采用文本匹配的检索方法从更新后的数据库中检索所述待检索的文本标题对应的图片;其中,所述图片标题生成模型是基于卷积神经网络‑循环神经网络进行训练,并采用强化学习方法对所述图片标题生成模型的参数优化后得到。本发明的技术方案采用卷积神经网络—循环神经网络进行训练,得到了实体之间的关系,并采用强化学习方法对图片标题生成模型的参数进行优化,提高了检索的效率。

    一种个性化推荐方法及装置
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116089701A

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202211478596.7

    申请日:2022-11-17

    Abstract: 本申请公开了一种个性化推荐方法及装置,具体涉及互联网技术领域。本申请具体包括:先从目标对象文本浏览记录中提取关键词,并将关键词作为第一关键词,再确定第一关键词在预设语义树中对应的节点位置,其中,预设语义树由若干个节点和各个节点之间的链接组成,一个节点对应着一个词语,各个节点之间的链接标识着词语间的关系,接着根据第一关键词对应的节点位置和预设语义树选取至少一个第二关键词,最后根据至少一个第二关键词向目标对象推荐文本,这样,将关键词进行语义拓展,并根据原关键词以及语义拓展后得到的词语对用户进行个性化推荐,进而,推荐的内容更容易满足用户偏好,提高了用户对个性化推荐的满意度。

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