PROMISING USES OF SEMANTIC ANALYSIS AND PERSONALIZATION FOR SOCIAL IMAGE RETRIEVAL

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

Due to the advances in communication technology in the recent decades, the world-wide-web have witnessed an exponential growth in images ‘s volume available through the Net and especially social networking sites. The large scale of image databases opens up new challenges in storing, organizing and searching for data which should meets the requirements of effectiveness and efficiency. In this thesis, we proposed a framework for image retrieval processing which select the most relevant images according to the specified query, user interest and the semantic interpretation of the query. Considering our main challenges are enhancing the relevance and the time response of our system. In this context, we employ the clustering techniques for several steps of our system. First, for assembling users having similar interests in form of community. Second for classifying images in the dataset having similar semantic meaning. In other hand, we have proposed a sematic similarity measure SRSiM based on the statistical approach and knowledge-based approaches. This measure is evaluated and used for several steps of the systems namely the query to concept mapping, user preferences detection and the semantic clustering of the images in the dataset. This approach is evaluated using Nus Wide dataset, a list of queries covering several social subjects and various user profile extracted from MovieLens database. This evaluation has shown promising results for our approach of personalization and semantic similarity measurement.

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التعريف والنوع

رقم الوثيقة

0d7bfaff-241b-43c1-8c41-2a1c0baf5594

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0

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Crawler

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الرسائل العلمية

صيغة المصدر

رسائل دكتوراة

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pdf image

أسماء الملفات

0d7bfaff-241b-43c1-8c41-2a1c0baf5594_1.pdf

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ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":"Chokri Ben Amar","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"Rim Fakhfakh","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"}]

اللغة

English

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PROMISING USES OF SEMANTIC ANALYSIS AND PERSONALIZATION FOR SOCIAL IMAGE RETRIEVAL

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ترجمة الملخص

En raison des progrès des technologies de la communication au cours des dernières décennies, le World Wide Web a connu une croissance exponentielle du volume d'images disponible sur le net et surtout sur les réseaux sociaux. La grande échelle de bases de données d'images ouvre de nouveaux défis dans le stockage, l'organisation et la recherche de données qui répondent aux exigences d'efficacité et d'efficience. Dans cette thèse, nous avons proposé une approche pour le traitement de l'extraction d'images qui sélectionne les images les plus pertinentes relative à une requête identifiée par l’utilisateur ainsi que ces préférences utilisateur. Notre défi est l’amélioration de la pertinence et le temps de réponse de notre système. Dans ce contexte, nous utilisons les techniques de regroupement pour plusieurs étapes de notre système : pour l’assemblage des utilisateurs ayant des intérêts similaires et le classement des images ayant une signification sémantique similaire. D'autre part, nous avons proposé une mesure de similarité sémantique SRSiM fondée sur l'approche statistique et les approches basées sur la connaissance. Cette mesure est évaluée et utilisée pour plusieurs étapes des systèmes, à savoir le passage des termes de la requête aux concepts, la détection des préférences des utilisateurs et le regroupement sémantique des images. Cette approche est évaluée à l'aide de la base de données Nus Wide, et une liste de requêtes couvrant plusieurs sujets sociaux et différents profils d'utilisateurs extraits de la base de données MovieLens. Cette évaluation a montré des résultats prometteurs pour la personnalisation et la mesure de similarité semantique.

إشراف وإعداد

الإشراف

Chokri Ben Amar

الإعداد

Rim Fakhfakh

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