Fusão Adaptativa de Credibilidade para Recuperação de Imagens em Redes Sociais

Wanderson Bezerra da Silva

Resumo


Considerando o compartilhamento de informação em mídias sociais, um fator
importante é a reputação das fontes de dados, que podem representar a qualidade e
confiabilidade do conteúdo. Neste contexto, informações de credibilidade considerando as tags
que um usuário associa ao conteúdo das imagens que compartilha, buscam fornecer uma
estimativa automática da qualidade global do conteúdo presente nas relações tag-imagem para
as contribuições deste usuário (Ionescu et al, 2015). A credibilidade de um usuário pode ser
computada levando-se em consideração fatores como, e.g., a descrição textual da imagem, a
quantidade de visualizações, frequência de coocorrência entre as tags de um usuário e entre
diferentes usuários, entre outros. Estas informações são particularmente valiosas para explorar o
contexto social dos dados. Elas fornecem uma indicação sobre quais usuários são mais
propensos a compartilhar imagens com anotações relevantes/confiáveis. Neste processo, a
credibilidade do usuário é um fator de grande importância para o refinamento dos resultados
obtidos por um sistema de busca. Contudo, um único critério de credibilidade pode não ser
capaz de capturar adequadamente a reputação de um usuário e permitir que suas imagens
tenham seu grau de relevância corretamente estimado para um determinado contexto de busca.
De modo a atenuar este problema, descritores de credibilidade podem ser combinados para
refinar os resultados da busca, e,g., eliminando-se itens fornecidos por usuários de baixa
credibilidade. Esta não é uma tarefa fácil, dado que é preciso definir quais as melhores
combinações entre os descritores de modo prover um resultado mais adequado para cada
determinado cenário de busca. Este trabalho propõe uma técnica da fusão linear para descritores
de credibilidade, cujos pesos são automaticamente ajustados por meio da meta-heurística de
Algoritmos Genéticos (AG).


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