I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt för att samla webbbilder. Bilder bearbetas först för att extrahera signalfunktioner såsom färg i HSV-format och kvantiserad orientering. Webbsidor som hänvisar till dessa bilder bearbetas för att extrahera textfunktioner (keywords) och funktionsreduktion tekniker som att hejda, stoppa ord eliminering, och Ziff lag tillämpas. Alla visuella och textmässiga funktioner används för att skapa föreningsregler. Hypergrafer genereras från dessa regler, med funktioner som används som hörn och upptäckta associationer som hyperkanter. Tjugotvå objektiva "intressanta" åtgärder utvärderas på deras förmåga att beskära icke-intressanta regler och att tilldela vikter till hyperkanter. Sedan används en hypergrafpartitionalgoritm för att generera kluster av funktioner, och en enkel poängfunktion används för att tilldela bilder till kluster. En träd-distans-baserad utvärderingsmått används för att utvärdera kvaliteten på bildkluster med avseende på manuellt genererad marksanning. Våra experiment visar att en kombination av text- och innehållsbaserade funktioner resulterar i bättre klusterering jämfört med enbart signal- eller textbaserade metoder. Online steg görs i realtid, vilket gör detta tillvägagångssätt praktiskt för webbbilder. Dessutom visar vi att statistiska intressanta åtgärder såsom korrelation Koefficient, Laplace, Kappa och J-Measure resulterar i bättre klusterering jämfört med traditionella föreningsregler intressanta åtgärder såsom stöd och förtroende.
På samma sätt använder Malik REF föreningsregeln gruvbrytning för kluster webbbilder.
Clustering web images using association rules, interestingness measures, and hypergraph partitions
{'venue': "ICWE '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}