Riktmärken för storskalig bildsökning består alltid av bilder från webben. Många av dessa riktmärken härrör från online fotodelning nätverk, som Flickr, som förutom att vara värd bilder också ger en mycket interaktiv social gemenskap. Sådana samhällen genererar rika metadata som naturligt kan utnyttjas för bildklassificering och hämtning. Här studerar vi fyra populära referensdataset, som utökar dem med sociala nätverksmetadata, såsom de grupper som varje bild hör till, kommentartråden i samband med bilden, som laddade upp den, deras plats, och deras nätverk av vänner. Eftersom dessa typer av data i sig är relationella föreslår vi en modell som uttryckligen står för det ömsesidiga beroendet mellan bilder som delar gemensamma egenskaper. Vi modellerar uppgiften som ett binärt märkningsproblem på ett nätverk, och använder strukturerade inlärningstekniker för att lära sig modellparametrar. Vi finner att sociala nätverk metadata är användbara i en mängd olika klassificeringsuppgifter, i många fall överträffande metoder baserade på bildinnehåll.
REF föreslog en grafisk modell som uttryckligen förklarar det ömsesidiga beroendet mellan bilder som delar gemensamma egenskaper som går utöver taggar som hör ihop med bilder och innehåller textbeskrivningar och kommentartrådar som hör ihop med varje bild.
Image Labeling on a Network: Using Social-Network Metadata for Image Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}