ジャンル学習に基づくSNS画像推薦の実装と評価(無線LAN,M2M/センサネットワーク,P2P/アドホックネットワーク,モバイルアプリケーションとサービス,オフロード技術,映像配信,およびこれらの品質と省電力化,一般)
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概要
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ソーシャルネットワークサービス(SNS)における画像推薦では協調フィルタリングが用いられることが多く,コンピュータ資源や時間を多く要する.そのため,多くのSNSでは,推薦指標はオフラインで算出し,その結果をオンラインに反映させる方法をとっている.本稿では,画像のジャンル情報を用いてリアルタイムに画像推薦を行うWebアプリケーションを実装し,推薦の効果を評価している.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-09-05
著者
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