38、多领域技术探索：从社交图像场地预测到VR交互及手术视频可视化

多领域技术探索：从社交图像场地预测到VR交互及手术视频可视化

1 社交图像场地预测

在社交网络中，用户常拍摄菜品照片上传并在餐厅打卡。但这种情况下，视觉内容往往无法反映特定餐厅的独特特征。

1.1 模型对比

MFTP相较于强大的基线模型FPMC - LR表现更优，可能原因如下：
1. FPMC - LR直接预测特定场地标签，未利用场地类别信息。
2. 虽考虑连续打卡间的过渡模式，但忽略了用户打卡行为的重要周期性模式。
3. 作为兴趣点推荐框架，未利用视觉内容信息。

1.2 示例分析

为深入了解场地预测任务的影响因素，通过几个示例进行观察：
- 示例一 ：图像是新加坡著名地标，视觉内容清晰独特，此时视觉内容主导预测。
- 示例二 ：图像显示是图书馆，但难以确定具体是哪一个。不过用户上次打卡地点是附近酒吧，这有助于得出正确答案。
- 示例三 ：图像是纽约的教堂，但CNN提取的视觉信号误判为音乐厅。好在图像时间戳是周日上午，且用户每周此时定期去教堂，基于时间信号模型能正确预测。

1.3 挑战与展望

特定场地预测在某些情况下是难题，如频繁旅行的用户，预测性能较低。后续可研究纳入GPS信息扩展模型以提升性能。

1.4 总结

研究了社交图像特定场地预测问题，发现连续打卡的过渡模式和场地类别的周期性模式。开发了基于矩阵分解的通用嵌入模型，结合视觉内容和时间模式。实验表明，利用LBSN打卡信