Αλγόριθμοι βελτιστοποίησης για εκπαίδευση υπεργραφημάτων
Creators: name: Χασάπη, Αικατερίνη Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2015
Subjects: Υπεργράφημα
Επισημείωση εικόνων
Αλγόριθμοι βελτιστοποίησης
Hypergraph
Image tagging
Optimization algorithms

description: Η εξάπλωση των κοινωνικών μέσων μαζικής ενημέρωσης έχει οδηγήσει σε νέες τάσεις και συνήθειες στους ανθρώπους. Σήμερα, ένα τεράστιο ποσό των διαφορετικών κοινωνικών μέσων μαζικής ενημέρωσης υπάρχουν πλατφόρμες, οι οποίες αντιστοιχούν στα συμφέροντα και τις ανάγκες του κάθε χρήστη Οι εικόνες είναι ένα τεράστιο μέρος της κοινότητας του διαδικτύου. Οι άνθρωποι ψάχνουν για κάθε είδους εικόνα μέσω των μηχανών αναζήτησης και τις εφαρμογές κοινωνικών μέσων μαζικής ενημέρωσης. Μια εικόνα στα κοινωνικά μέσα μπορεί να μας δώσει μια πληθώρα από χρήσιμες και σημαντικές πληροφορίες, όπως γεωγραφικές πληροφορίες, περιγραφή του περιεχομένου, τα γούστα και τα ενδιαφέροντα. Πίσω από όλες τις εφαρμογές κοινωνικών μέσων μαζικής ενημέρωσης, πολλοί αλγόριθμοι εφαρμόζονται για την καλύτερη σήμανση και τη σύσταση αποτελέσματα. Ο κύριος στόχος της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι προς αυτή την κατεύθυνση. Οι προσαρμοστικές μεθόδοι που προτείνονται για την εκμάθηση υπεργραφήματος. Τα υπεργραφήματα είναι ένα τεράστιο πεδίο μελέτης με πολυάριθμες εφαρμογές. Θεωρούνται ότι είναι μια επέκταση του απλού γραφημάτων, επιτρέποντας τα άκρα τους, που ονομάζεται υπερακμές, να συνδεθεί όχι μόνο 2 κορυφές, αλλά να είναι σύνολα οποιοδήποτε αριθμoύ κορυφών. Τα σημερινά μοντέλα ανάκτησης πληροφοριών και εισηγητικά συστήματα βελτιστοποιημένα για πιο αποτελεσματική και γρήγορα αποτελέσματα. Σε αυτή την διατριβή, προτείνεται ένα νέο πλαίσιο μάθησης για την τοποθέτηση ενωτίων εικόνα. Οι εικόνες αντιμετωπίζονται ως κορυφές ενός σταθμισμένου υπεργραφήματος και η επισημείωση εικόνας διατυπώνεται ως πρόβλημα υπεργραφήματος κατάταξης. Τα αποτελέσματα της προτεινόμενης μεθόδου σε σχέση με σύγχρονες μεθόδους και την αποτελεσματικότητά τους αποδεικνύεται με πειράματα σε ένα σύνολο δεδομένων που συγκεντρώθηκαν από το Flickr.
description: The spread of social media has resulted to new trends and habits to the people. Nowadays, a vast amount of different social media platforms exist, which correspond to the interests and needs of each user. The images are a huge part of the web community. People are searching for any kind of image via search engines and social media applications. An image in social media can provide us with a plethora of useful and important information, such as geographical information, content description, people tastes and interests. Behind all social media applications, many algorithms are being implemented for better tagging and recommendation results. The main focus of this dissertation is on this direction. Adaptive methods are proposed for hypergraph learning. The hypergraphs are an enormous field of study with numerous applications. They are considered to be an expansion of simple graphs, allowing their edges, called hyperedges, to connect not only 2 vertices, but to be sets of any number of vertices. Current information retrieval models and recommender systems are optimized for more efficient and quick results. In this dissertation, a new learning framework for image tagging is proposed. The images are treated as vertices of a weighted hypergraph and image tagging is formulated as a problem of hypergraph ranking. The higher order information between the vertices within each hyperedge are exploited. The results of the proposed method are compared to state of the art methods and their effectiveness is demonstrated by experiments on a dataset compiled from Flickr.