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挖掘社会形象

研究人员发表了一项对来自社交媒体的500万张图像的研究分析,以研究人们如何看待品牌。

卡内基梅隆大学的研究人员分析了从Pinterest和Flickr等照片共享网站上拍摄的500万张图片,以查看人们在社交媒体上发布的图片是否可以用来了解人们对某个特定品牌的感觉。

传统的营销使用问卷来收集这些信息,但是研究人员希望了解数据挖掘和分析是否可以提供更准确的信息。

机器学习,计算机科学和语言技术副教授Eric Xing和当时的博士学位的Gunhee Kim计算机科学专业的学生研究了与四个类别的品牌相关的图像-体育,奢侈品,啤酒和快餐。分析过程是自动化的,并在共享照片上寻找48个品牌名称的标签。

研究人员开发了一种方法,用于根据与每个品牌相关的核心视觉概念来分析照片的整体外观并确定图像簇。他们还开发了一种算法,该算法可以隔离与品牌相关的图像部分,例如识别高速公路上的汉堡王标志,或照片中某人穿着的阿迪达斯服装或鞋子。

虽然一些结果是显而易见的-劳力士手表的照片簇和Burberry的格子呢格子,但其他信息却不太明显。例如,劳力士(Rolex)的机群包括由制表商赞助的骑马和自动竞赛活动的图像。婚礼形象群与法国时装公司Louis Vuitton高度相关。

金说:“现在的问题是,我们是否可以利用人们上传的数十亿张在线照片,”他认为这项工作是进行基于照片的关联分析的首次尝试。他补充说:“我们不能完全取代基于文本的分析,但是已经显示出这种方法可以提供补充现有品牌联想的信息。”

尽管这项工作尚处于初期阶段,但是Kim表示,它提出了计算机视觉在电子商务中的一些新方向和一些其他应用。

例如,有可能从人们发布的图像中生成关键字,并使用这些关键字将相关广告定向到该人,就像赞助搜索现在对文本查询所做的方式一样。

Kim上个月在澳大利亚悉尼举行的IEEE大规模视觉商务研讨会上介绍了这项研究,并在那里获得了最佳论文奖。他还将在2月24日至28日于纽约市举行的WSDM 2014上发表论文,该会议是有关Web搜索和数据挖掘的国际会议。

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