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国内刊号：51-1196/TP
国际刊号：1001-3695
发布日期:
作者：许永波,苏士美,樊隆庆,
单位：郑州大学电气工程学院,郑州450001；
关键词：深度卷积神经网络,美学规则,用户偏好,
基金：河南省科技攻关项目(172102310393)；；
在众多的图像信息资源中快速、有效地寻找用户最喜欢的图像，提出了一种用户偏好的美学图像推荐方法，通过使用深度卷积神经网络提取图像的深层特征，并经过SVMrank后得到一个图像排序得分，同时使用手工标记的图像美学因素（如色调法、图像组合规则、清晰度以及简洁性）计算并得到图像的美学特征，得到一个美学得分，最后进行加权交叉验证得到一个令用户满意的推荐结果。通过实验表明该算法为一种有效的美学偏好推荐方法。
来源：2019年第12期
《计算机应用研究》期刊编辑部
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