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웹 이미지 검색 결과를 군집화하는 문제를 고려합니다. 일반적으로 이미지 검색 엔진이 반환하는 이미지 검색 결과에는 여러 주제가 포함되어 있습니다. 결과를 서로 다른 의미론적 군집으로 조직하면 사용자의 탐색이 용이해집니다. 본 논문에서는 시각적, 텍스트 및 링크 분석을 이용한 계층적 군집화 방법을 제안합니다. 비전 기반 페이지 분할 알고리즘을 사용하여 웹 페이지를 블록으로 나누고, 해당 이미지가 포함된 블록에서 이미지의 텍스트 및 링크 정보를 정확하게 추출할 수 있습니다. 블록 수준 링크 분석 기술을 이용해 이미지 그래프를 구축합니다. 그런 다음 스펙트럼 기술을 적용하여 그래프 구조를 존중하는 유클리드 임베딩을 찾습니다. 따라서 각 이미지에 대해 세 가지 종류의 표현, 즉 시각적 특징 기반 표현, 텍스트 특징 기반 표현 및 그래프 기반 표현을 갖게 됩니다. 스펙트럼 군집화 기술을 사용하여 검색 결과를 서로 다른 의미론적 군집으로 군집화할 수 있습니다. 이미지 검색 예는 이러한 기술의 잠재력을 보여줍니다.
Cai et al. (Sun,)은 이 질문을 연구했습니다.