社交媒体图像流行度预测方法、系统、存储介质及应用

作者：安玲玲; 姚俊; 陈佳炜; 张文妍; 张星雨; 裴庆祺

来源：2020-10-23, 中国, ZL202011148291.0.

本发明属于图像流行度预测技术领域,公开了一种社交媒体图像流行度预测方法、系统、存储介质及应用,获取社交媒体数据集并对其进行预处理。其次从数据集中提取多种信息特征：基于MSDNet模型快速构建高分辨率特征图以提取数据集图像特征；采用具有多个不同大小卷积核的Doc2vec-TextCNN模型提取数据集文本信息特征,从而更好地获取文本局部相关性；利用整值映射、时间尺度变换方法从数据集中提取社交提示信息特征。将图像特征、文本特征与社交提示特征进行融合得到多模态信息特征。最后基于极限梯度提升算法设计回归器处理多模态信息融合特征得到流行度预测结果,实现社交媒体图像流行度的即时、精准预测。

• 单位
  西安电子科技大学