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東京大学的研究团队利用人工智能发明了在社交网络上提高人气度的标签推荐技术

2017年08月09日 信息通信

近日,由東京大学电子信息专业的山崎俊彦副教授带领的研究团队利用人工智能技术成功地研发出了一项能够在社交网络上数秒中内提高图片、视频点击率和人气度的主题标签推荐新技术。

近年来随着社交网络在全世界的流行,很多企业正在积极利用社交网络来宣传和营销一些产品和服务。如果与商品相关的照片或视频的点击率及人气度很高,可以很好地增加产品的曝光率和宣传效果,从而提升产品的销量及知名度。主题标签对于提高照片的人气度有很大的影响作用,因此为产品的照片或视频选择一个适合、精准、受欢迎的主题标签显得越来越重要。

该研究团队从社交网络上选取60000张照片, 利用人工智能对这些照片进行系统的计算、分析和研究,最终开发出来一个称为Folk Popularity Rank新的计算方法。它是通过研究图片的主题标签和人气度的数学关系,并进行反复大量的计算、分析,最终得出对人气度结果有影响的标签排名。并且能帮助照片选出更合适、更准确、更具吸引力的主题标签来提升照片的人气度。该研究团队选取2000多张照片并添加一些计算后的推荐主题标签,然后上传到社交网络上进行了对比验证试验。10天后,研究结果表明通过Folk Popularity Rank 计算后推荐的主题标签比人们随意写的主题标签能更加吸引大众,能使照片的点击率即人气度提高2倍,比一些传统的主题标签推荐方法更能增加图片的人气度。过去的主题标签推荐技术主要研究主题标签的真实性和准确度,而本次开发研究的新的主题标签推荐技术不仅能保证推荐内容的真实性并且还能迅速地选择主题标签而提高推荐内容的人气度。这种新技术在世界是首次被发明。该研究成果也将于2017年8月19日举行的【The 26th International Joint Conference on Artificial Intelligence (26届国际人工智能大会)】中发表。

今后,这项新技术除了利用主题标签推荐提高产品宣传效果、也能增加网站点击率。还能创建话题新闻、添加更具吸引力的标题等诱发用户点击推广。 (完)

左图:传统标签的显示与各种推荐方法后标签的显示比较图。
右图:在社交网站上投稿10日后平均浏览次数的推移线。蓝色的代表用户自行添加的标签,显示浏览次数最低。红色代表运用推荐标签新技术后浏览次数提高了两倍,使图片的人气度达到了最高。

文/客观日本编辑部

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⽇本科学技术振兴机构新闻稿