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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Random Walks Analysis on Graph Modelled Multimodal Collections

verfasst von : Serwah Sabetghadam, Mihai Lupu, Andreas Rauber

Erschienen in: Semantic Keyword-Based Search on Structured Data Sources

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Nowadays, there is a proliferation of information objects from different modalities—Text, Image, Audio, Video. Different types of relations between information objects (e.g. similarity or semantic) has motivated graph-based search in multimodal Information Retrieval. In this paper, we formulate a Random Walks problem along our model for multimodal IR, that is robust over different distributions of modalities. We investigate query-dependent and query-independent Random Walks on our model. The results show that the query-dependent Random Walks provides higher precision value than query-independent Random Walks. We additionally investigate the contribution of the graph structure (quantified by the number and weights of incoming and outgoing links) to the final ranking in both types of Random Walks. We observed that query-dependent Random Walks is less dependent on the graph structure. The experiments are applied on a multimodal collection with about 400,000 documents and images.

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Metadaten
Titel
Random Walks Analysis on Graph Modelled Multimodal Collections
verfasst von
Serwah Sabetghadam
Mihai Lupu
Andreas Rauber
Copyright-Jahr
2017
Verlag
Springer International Publishing
Buch
Semantic Keyword-Based Search on Structured Data Sources

Print ISBN: 978-3-319-53639-2

Electronic ISBN: 978-3-319-53640-8

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-53640-8_7

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    Bildnachweise