CGM画像に対する関連キーワード抽出手法に関する一検討(ソーシャルコンピューティングと知識処理,モバイルデータベースとGIS及び一般)
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概要
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ブログなどのCGM上にはその時々の話題が多く取り上げられており、商品、イベント、CM等に関する記事が多数記述されていることから、マーケティング調査のための情報源として注目を集めている。ブログ上の画像は、ブロガーが愛着を持つものを撮影したものであることが多く、読者に対する訴求効果が高いことから、商品の普及や、広報の効果などを測定する際に重要な情報となりうる。本論文ではこうした調査を可能にするための第一歩として、与えられた話題に関連した記事と画像を抽出した上で、画像周辺の文から関連するキーワードを抽出する手法を提案する。抽出したキーワードは特定の話題に適合した画像の抽出および分類を行う際に有用な情報となる。本手法は、Flickr上の画像に関するタグのランキングを行うLiuらのTag Ranking手法に基づいている。Tag Ranking手法は、入力画像における個々のタグの重要度を、そのタグが付与された画像の集合と入力画像との類似度を用いて算出する。画像類似度としては大域特徴量を用いているが、CGM上には多くのユーザーが商品などを異なる角度や大きさで撮った画像が多数存在しており、そのような画像に対して類似度が正確に測れないという問題がある。本論文では回転や拡大縮小に強い局所特徴量を導入して大域特徴量と比較する。また、tf-idfと画像特徴を混合した関連度に対しても検討を行う。本手法の有効性を示すため、テレビCMに関連するクエリおよび、4年間にわたって収集されたブログアーカイブを用いた実験を行いNDCGによる評価を行う。
- 2010-07-28
著者
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