Den sociala mediesajten Flickr gör det möjligt för användare att ladda upp sina foton, kommentera dem med taggar, skicka dem till grupper och även att bilda sociala nätverk genom att lägga till andra användare som kontakter. Flickr erbjuder flera sätt att bläddra eller söka det. Ett alternativ är taggsökning, som returnerar alla bilder taggade med ett specifikt nyckelord. Om nyckelordet är tvetydigt, t.ex., "beta" kan betyda en insekt eller en bil, tag sökresultat kommer att innehålla många bilder som inte är relevanta för den känsla användaren hade i åtanke när du utför frågan. Vi hävdar att användarna uttrycker sina fotointressen genom de metadata de lägger till i form av kontakter och bildanteckningar. Vi visar hur man utnyttjar dessa metadata för att anpassa sökresultat för användaren, vilket förbättrar sökprestandan. För det första visar vi att vi avsevärt kan förbättra sökprecisionen genom att filtrera tag sökresultat av användarens kontakter eller ett större socialt nätverk som inkluderar dessa kontakter. För det andra beskriver vi en probabilistisk modell som utnyttjar tagginformation för att upptäcka latenta ämnen i sökresultaten. Användarnas intressen kan på liknande sätt beskrivas med taggarna de använde för att kommentera sina bilder. De latenta ämnen som hittas av modellen används sedan för att anpassa sökresultat genom att hitta bilder på ämnen som är av intresse för användaren.
Resultatfiltrering syftar till att filtrera irrelevanta resultat som inte är av intresse för en viss användare REF.
Personalizing Image Search Results on Flickr
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}