Image Recommendation Using Clustering Techniques: A Comparative Study

Das Kapitel untersucht die entscheidende Rolle von Clustertechniken bei der Verbesserung von Bildempfehlungssystemen, die darauf abzielen, den Nutzern personalisierte und relevante Bildvorschläge zur Verfügung zu stellen. Zunächst werden die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten von Empfehlungssystemen skizziert, vom E-Commerce über Streaming-Plattformen bis hin zu sozialen Netzwerken, wobei ihre Bedeutung für Informationsmanagement und Entscheidungsfindung hervorgehoben wird. Der Text geht auf die Herausforderungen der Bildempfehlung ein, einschließlich Objekterkennung, Segmentierung, Klassifizierung und Clusterbildung, die für präzise und effektive Bildvorschläge unverzichtbar sind. Das Kapitel bietet einen umfassenden Überblick über hochmoderne Clustertechniken und vergleicht deren Leistung über verschiedene Datensätze und Messgrößen hinweg. Es unterstreicht die Überlegenheit des K-Mittel-Algorithmus im Umgang mit großen Datensätzen und beim Erreichen gut definierter Cluster, wie die Silhouettenwerte belegen. Das Kapitel behandelt auch die praktische Umsetzung dieser Techniken, einschließlich Datenvorverarbeitung, Featureextraktion mittels MobileNet und Hyperparametertuning. Es schließt mit einer detaillierten Analyse der experimentellen Ergebnisse, die die Effektivität der Clusterbildung bei der Verbesserung der Relevanz und Personalisierung von Bildempfehlungen aufzeigt. Das Kapitel befasst sich auch mit den Beschränkungen visueller Empfehlungen auf der Grundlage von Clustern und schlägt zukünftige Richtungen zur Optimierung dieser Modelle vor.