I denna uppsats undersöker vi ett problem med att förutsäga vilka bilder som sannolikt kommer att visas på webben vid en framtida tidpunkt, med tanke på ett frågeord och en databas över historiska bildströmmar som förstärker inlärningen av uppladdningsmönster för tidigare användarbilder och tillhörande metadata. Vi tar upp ett sådant problem med webbbildsprognoser på både kollektiv gruppnivå och individuell användarnivå. Vi utvecklar en prediktiv ram baserad på den multivariata punktprocessen, som använder en stokastisk parametrisk modell för att lösa förhållandet mellan bildförekomsten och de kovariater som påverkar den, på ett flexibelt, skalbart och globalt optimalt sätt. Med hjälp av Flickr-datauppsättningar på mer än tio miljoner bilder på 40 ämnen visar våra empiriska resultat att den föreslagna algoritmen är mer framgångsrik när det gäller att förutsäga osedda webbbilder än andra kandidatmetoder, inklusive endast prognostisering av semantiska betydelser, en PageRank-baserad bildsökning, och en generativ författare-tid ämnesmodell.
Kim och Al. REF använde mer än tio miljoner Flickr bilder för semantisk förståelse och ämnesmodellering.
Web image prediction using multivariate point processes
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}