Popularitetsförutsägelse för de växande sociala bilderna har öppnat oöverträffade möjligheter för breda kommersiella tillämpningar, såsom precisionsreklam och rekommendationssystem. Några studier har undersökt denna viktiga uppgift, men lite forskning har tagit upp dess ostrukturerade egenskaper hos både visuella och textmässiga metoder, och ytterligare övervägt att lära sig effektiv representation från multimodaliteter för popularitetsprognoser. I detta syfte föreslår vi en modell som heter User-guided Hierarchical Attention Network (UHAN) med två nya användarstyrda uppmärksamhetsmekanismer för att hierarkiskt följa både visuella och textmässiga metoder. Det är inte bara möjligt att lära sig en effektiv representation för varje transportsätt, utan också att göra det möjligt för dem att få en integrerad multimodal representation under ledning av användaren. Eftersom det inte finns några referensdata, utökar vi en offentligt tillgänglig social bilddatauppsättning genom att lägga till beskrivningarna av bilder. De omfattande experimenten har visat på rationaliteten i vår föreslagna UHAN och dess bättre prestanda än flera starka alternativ. Figur 1: Exempel på sociala bilder i vår datauppsättning. Varje rad motsvarar en användare. Bilderna i varje rad är sorterade från mer populära (till vänster) till mindre populära (till höger).
Zhang m.fl. I REF föreslogs ett användarstyrt hierarkiskt uppmärksamhetsnätverk för multimodala innehållsförutsägelser.
User-guided Hierarchical Attention Network for Multi-modal Social Image Popularity Prediction
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}