I detta papper, vi kasta bilden-ranking problemet i uppgiften att identifiera "authority" noder på en inferred visuell likhet graf och föreslå en algoritm för att analysera den visuella länkstrukturen som kan skapas bland en grupp av bilder. Genom ett iterativt förfarande baserat på PageRank beräkning, en numerisk vikt tilldelas varje bild; detta mäter dess relativa betydelse för de andra bilderna som beaktas. Införlivandet av visuella signaler i denna process skiljer sig från majoriteten av de storskaliga kommersiella sökmotorer som används idag. Kommersiella sökmotorer förlitar sig ofta enbart på text ledtrådarna på de sidor där bilder är inbäddade för att rangordna bilder, och ofta helt ignorera innehållet i bilderna själva som en rankningssignal. För att kvantifiera resultatet av vårt tillvägagångssätt i ett verkligt system genomförde vi en serie experiment baserade på uppgiften att hämta bilder för 2000 av de mest populära produkterna frågor. Våra experimentella resultat visar på betydande förbättringar när det gäller användarnöjdhet och relevans jämfört med de senaste resultaten från Google Image Search.
En grafbaserad metod används i REF som iterativt tilldelar en numerisk vikt till varje bild baserat på dess relativa betydelse för andra bilder.
Pagerank for product image search
{'venue': 'In Proceedings of the 17th international conference on World wide web', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}