GẮN THẺ CỘNG ĐỒNG VÀ CÁC Ranking mốc TRÊN HÌNH ẢNH

GẮN THẺ CỘNG ĐỒNG VÀ CÁC Ranking mốc TRÊN HÌNH ẢNH

Ngoài việc thu thập rất nhiều thông tin về các trang web bằng cách sử dụng các chương trình thu thập dữ liệu chỉ số hài lòng trên internet , công cụ tìm kiếm có thể học được rất nhiều về các trang và hình ảnh và video và các đối tượng khác trên web bằng cách xem những gì chúng tôi chọn Khi chúng ta tìm kiếm , bởi nhìn thấy như thế nào chúng ta duyệt các trang web thông qua thanh công cụ của họ , và bằng cách ghi nhận những gì từ chúng ta có thể chọn Khi chúng ta chú thích và hình ảnh thẻ và các trang.

Như các nhà xuất bản của văn bản và liên kết và hình ảnh, là người sử dụng các trang web, và tương tác như tham gia vào các trang Khi để lại ý kiến ​​và các thẻ và các chú thích , Chúng tôi cung cấp công cụ tìm kiếm thông tin về Sở thích của chúng tôi và những gì chúng ta có thể quan tâm nhìn thấy trên trang web.

Những công cụ tìm kiếm như tìm hiểu về chúng tôi và chúng tôi thích từ các trang web Abebooks đến thăm và như những hình ảnh và văn bản Abebooks web có thể xuất bản, họ có thể so sánh những gì chúng ta thấy và những gì chúng tôi làm trực tuyến với các du khách khác và các nhà xuất bản trên web, và họ có thể xem chúng tôi như một số cộng đồng có thể chia sẻ chung bạn thích , và ai Họ có thể học hỏi.
Công cụ tìm kiếm chú ý đến các liên kết đến các trang web của nhà xuất bản đó điểm Hướng tới các trang khác, và những lời Trong Những liên kết để giúp xác định những gì các trang có thể được về.

Một số lượng lớn các hồ sơ bằng sáng chế và các giấy tờ trắng từ các công cụ tìm kiếm aussi mô tả cách công cụ tìm kiếm có thể được tìm kiếm dữ liệu về những người tìm kiếm như thế nào và các thuật ngữ truy vấn mà họ sử dụng , những gì các trang tham quan và They Might Hãy dành thời gian trên , trong quá khứ và tìm kiếm lẻ và tìm kiếm hoạt động duyệt web và đánh dấu , xác định để hiển thị những gì các trang web để tìm kiếm những phản ứng với các truy vấn nhập vào hộp tìm kiếm .

Thật thú vị khi nhìn thấy một số ví dụ cụ thể về cách sử dụng thông tin có thể được sử dụng bởi một công cụ tìm kiếm để cung cấp cho bảng xếp hạng tìm kiếm.

Xếp hạng hình ảnh Landmark tại Flickr

Gần đây tôi đã viết về một bằng sáng chế của Microsoft đó Thảo luận cách Một số hình ảnh được chụp từ đó các trang web có thể được xếp hạng trong tìm kiếm hình ảnh cho các từ khóa cụ thể , trong bài viết Làm thế nào để Nhận được xếp hạng máy chủ hình ảnh trong Tìm kiếm Hình ảnh ?

Trong khi các tác giả của sáng chế đó nộp hồ sơ mô tả một số phương pháp tiếp cận rất thú vị để xác định những gì về hình ảnh ở đâu và làm thế nào để xếp hạng ’em , Họ đã như vậy trong bối cảnh của hình ảnh được tìm thấy trên các trang web.

Hãy tưởng tượng thay vì , cố gắng để hiểu về những gì hình ảnh đang ở trong một nơi như Flickr , ở đâu rất nhiều dữ liệu meta được chụp cho những hình ảnh – tiêu đề , mô tả , thẻ từ những người gửi bài và xem hình ảnh , và lẻ thẻ tự động tạo ra đó có thể Cung cấp thông tin như vậy trong trường hợp như vị trí các hình ảnh được chụp .

Một bài báo gần đây từ Yahoo Các nhà nghiên cứu , Tạo đa dạng và đại diện Kết quả Tìm kiếm Hình ảnh cho Cột mốc, khám phá Một số cách thú vị để xếp hạng và Cung cấp hình ảnh có sự tham gia của việc sử dụng các đầu vào cộng đồng và phân tích các hình ảnh trực quan . Các tác giả bắt đầu bài báo với câu hỏi:

Chúng ta có thể tận dụng các bộ sưu tập cộng đồng góp của đa phương tiện trên web để tự động tạo ra quan đại diện và đa dạng của các địa danh nổi tiếng trên thế giới ?

Điều thú vị về công việc này là một quá trình như một trong những mô tả trong bài báo có thể rất hữu ích trong tiêu chuẩn công cụ tìm kiếm hình ảnh dựa trên web , tất cả các tác giả đã nêu trong kết luận của bài báo .

hai giai đoạn

Đối với một hệ thống như thế này để làm việc tốt hơn nhiều một cơ thể của hình ảnh như vậy , nó cần được ble làm việc trong một cách thức tự động.

Kể từ khi tác phẩm này , tập trung vào điểm mốc ở cho thuê cụ thể , kỳ nghỉ Kết hợp với chỉ hình ảnh với em Đã được sử dụng. Hiện có hơn 40 triệu hình ảnh gắn thẻ địa lý công cộng tại Flickr. Một số đã được tự động gắn thẻ với một vị trí với việc sử dụng GPS máy ảnh và chụp hình tích hợp nhận biết vị trí , trong khi những người khác Đã được gắn thẻ với một vị trí của những người mà bạn đã tải lên em .

Khóa học đầu tiên tham gia nhìn vào thẻ và Kết hợp với những hình ảnh cụm lại với nhau những hình ảnh đó Đại diện cho địa danh nổi tiếng hoặc các đặc điểm địa lý siêu dữ liệu địa điểm.

Giai đoạn thứ hai tham gia Áp dụng phân tích hình ảnh cho hình ảnh phát hiện liên kết với các địa danh , Vì vậy, RẰNG bộ đại diện của hình ảnh có thể được trích cho mỗi mốc.

Bằng cách phân nhóm hình ảnh bằng thẻ tại các Bắt đầu , quá trình So sánh hình ảnh để xem cách tương tự Họ có thể là trong giai đoạn thứ hai Liên quan đến việc ít hơn nhiều công việc Bởi vì chỉ có hình ảnh từ các địa danh nổi tiếng cùng một khu vực địa lý hoặc đang được so sánh Sau đó .

Clustering trực quan tương tự hình ảnh công ty seo

Có một vài quy tắc Tiếp theo trong quá trình phân nhóm lại với nhau hình ảnh từ điểm mốc xác định bằng các thẻ từ các thành viên cộng đồng Ai Mất những hình ảnh và tải lên Flickr em . Các tác giả cho chúng tôi biết Đó là giả định sau đây là cốt lõi của Những quy tắc :

(1) Một cụm có phần hình ảnh được chụp từ nhiều người dùng khác nhau , cho thấy dấu hiệu đó có một quan tâm rộng rãi trong các chủ đề được thể hiện trong các bức ảnh,

(2) sẽ có một số tiền của sự gắn kết hình ảnh trong hình ảnh – nói cách khác , người người tìm được những điều tương tự về những cảnh tại các địa điểm thú vị, với cùng Đang chụp ảnh các đối tượng hoặc cùng một loại hình ảnh được chụp Hữu thể, và ;

(3) nhóm các hình ảnh sẽ có được tương đối phân phối Thống nhất trong thời gian – rằng có thấy một quan tâm đến các mốc chính nó, và không phải là một sự kiện specfic đó xảy ra vào vị trí của mốc.

kết luận

Đầu vào cộng đồng gắn thẻ , cùng với vị trí gắn thẻ địa lý WS phần đáng kể trong năm đầu tiên của quá trình này , giúp Xác định địa danh nổi tiếng  công ty seo uy tín

Số người chụp ảnh từ quan điểm tương tự theo thời gian – thông tin về cộng đồng và những hình ảnh rằng họ đã đóng vai trò quan trọng aussi trong năm hình ảnh clustering.

Không giấy bao gồm một số khía cạnh kỹ thuật bổ sung của việc xếp hạng các hình ảnh , tôi nghĩ rằng một mục đích của bán đồ ăn chính từ bài viết này là như thế nào thông tin về cá nhân và cộng đồng có thể là một yếu tố quan trọng trong việc tìm kiếm địa danh nổi tiếng và hình ảnh Xác định rằng Đại diện cho quan điểm lớn và đa dạng của những địa danh nổi tiếng .

Thật thú vị khi xem xét Nhận xét một số trong những cách đó dữ liệu người dùng có thể đóng một vai trò trong bảng xếp hạng những thứ khác trên trang web: như video , các doanh nghiệp trong việc tìm kiếm doanh nghiệp , và các trang web để tìm kiếm web. Vai trò của cộng đồng sẽ trở thành lớn hơn và lớn hơn?