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隨著在線社交的多媒體共享網(wǎng)站的蓬勃發(fā)展，社交圖像推薦逐漸成為硏究熱點。人們通常對社交圖像進行標簽化、分組化，使得圖像數(shù)據(jù)更加易于管理。傳統(tǒng)的圖像標簽或分組推薦方法往往只關注特定任務，忽略了標簽推薦和分鉏推薦仼務之間的隱含關系。多任務學習則可以充分挖掘不同任務對圖像的共享或相互關聯(lián)的隱含表示，融合多種任務抽取圖像特征，對于提高單一任務的準確性具有積極意義。因此，文中提岀了一種基于深度多任務學習的社交圖像標簽和分組聯(lián)合推薦模型。該法使用基于比較的偏序學習深度網(wǎng)絡分別進行標簽推薦和分組推薦，有效緩解了單任務中的數(shù)據(jù)稀疏性問題。此外，在處理社交圖像視覺特征的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中，首先使用多任務學習將來自不同任務的中間層特征進行連接，然后通過卷積實現(xiàn)降維和特征的自動融合使得不同任務的圖像特征得到共享，同時降維后的融合特征能夠滿足下一層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的尺寸要求，使得單一任務的整體結構得以保持。從大量 Flickr圖片共享網(wǎng)站上爬取的真實數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明，與現(xiàn)有經(jīng)典推薦算法相比，所提算法獲得的準確率和召回率均有較大提升，證明了該方法的有效性和可行性。
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