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隨著在線社交的多媒體共享網站的蓬勃發展，社交圖像推薦逐漸成為硏究熱點。人們通常對社交圖像進行標簽化、分組化，使得圖像數據更加易于管理。傳統的圖像標簽或分組推薦方法往往只關注特定任務，忽略了標簽推薦和分鉏推薦仼務之間的隱含關系。多任務學習則可以充分挖掘不同任務對圖像的共享或相互關聯的隱含表示，融合多種任務抽取圖像特征，對于提高單一任務的準確性具有積極意義。因此，文中提岀了一種基于深度多任務學習的社交圖像標簽和分組聯合推薦模型。該法使用基于比較的偏序學習深度網絡分別進行標簽推薦和分組推薦，有效緩解了單任務中的數據稀疏性問題。此外，在處理社交圖像視覺特征的卷積神經網絡中，首先使用多任務學習將來自不同任務的中間層特征進行連接，然后通過卷積實現降維和特征的自動融合使得不同任務的圖像特征得到共享，同時降維后的融合特征能夠滿足下一層卷積神經網絡的尺寸要求，使得單一任務的整體結構得以保持。從大量 Flickr圖片共享網站上爬取的真實數據集上的實驗結果表明，與現有經典推薦算法相比，所提算法獲得的準確率和召回率均有較大提升，證明了該方法的有效性和可行性。
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