[发明专利]一种基于优选图像对的新用户审美偏好标定和分类方法

权利要求书

1.一种基于优选图像对的新用户审美偏好标定和分类方法，其特征在于，具体包括：

S1，对用户代表美学评分数据库中的用户美学偏好进行聚类分析，从而得到含有用户审美偏好类别信息的用户代表美学评分数据集；

S2，对用户代表美学评分数据集进行数据清洗，基于数据清洗阈值，从用户代表美学评分数据集的用户信息数据集和图像集中删除置信度较低的样本，得到用户集合和图像集合，从用户集合和图像集合中挑选出图像对，对于用户集合中的每一个用户，对图像对进行评分差异和得分方差计算，基于评分差异和得分方差选择优选图像对；

以及，基于用户代表美学评分数据集对优选图像对的美学评分的高低，对优选图像对的用户美学偏好进行重新标定，若对任意图像对(A,B)中的图像A的美学评分高于图像B的美学评分，则将对应的图像对的用户美学偏好的重新标定为1，否则重新标定为0，并基于重新标定数据训练生成用户美学分类决策树；

S3，对用户美学分类决策树的非叶节点的优选图像对进行用户美学偏好抉择，直至到达叶节点，从而对新用户进行美学偏好分类。

2.如权利要求1所述的基于优选图像对的新用户审美偏好标定和分类方法，其特征在于，步骤S1中，对用户代表美学评分数据库中的用户美学偏好进行聚类分析具体包括：

S11，用户代表美学评分数据库中的给定用户美学信息集合Q＝{q₁,q₂,...,q_n}，图像数据集第i个用户的美学信息其中n为用户代表数目，图像总数N_p，为第i个用户对X中第j幅图像x_j的美学评价；

S12，采用聚类分析方法按样本间的相似度将q₁,q₂,...,q_n划分为k个不相交的子集Q₁,Q₂,...,Q_k，即将n个用户划分为k类审美偏好，从而得到用户美学评分数据集，以及,得到美学用户类别隶属度函数φ(q_n)；

S13，基于美学用户类别隶属度函数得到第i个用户类别m＝φ(q_i)，q_i∈Q_m，m∈[1,k]。

3.如权利要求2所述的基于优选图像对的新用户审美偏好标定和分类方法，其特征在于，步骤S11中，第i个用户的美学信息为美学评分分数或基于图像对的美学偏好表达；步骤S12中所述的聚类分析方法采用K-Means。