《表2 不同推荐数量的每一类图像的平均精度》

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《一种用户偏好的美学图像推荐方法》

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在表2中展示了用户选择不同推荐数量的每一类图像的平均精度（average precision，AP）。用户分别在每一类图像中选择他们喜欢的图像作为初始输入，把用户初始选择的图像作为用户偏好的表现，在通过本文设置的相似度检索之后会得到一个训练数据的序列，将用户喜欢的标记为1，不喜欢的标记为0，以此来计算每一类图像的AP值。由表2可知，在向用户推荐5张时，图像类别动物（73.5%）、人物（80.2%）以及建筑（81.7%），其AP值均为最高的。在向用户推荐10张时，可以看到静态（80.4%）的AP值是最高的。在向用户推荐15张时，风景（80.8%）的AP值是最高的。在向用户推荐20张时，夜景（80.7%）的AP值反而是最高的。为了提高推荐的精度，在用户选择单一类别图像时，本文的偏好推荐模型会向用户推荐AP值高的图像数量。为了更加直观地看到不同推荐数量AP值的差异，本文将表2的数据制作成折线图如图7所示。