Image Popularity Prediction
Název práce v češtině: | Předpovídání popularity obrázků |
---|---|
Název v anglickém jazyce: | Image Popularity Prediction |
Klíčová slova: | {Deep Learning}|{Convolutional Neural Networks}|{Language models}|{Sentiment Analysis} |
Klíčová slova anglicky: | {Deep Learning}|{Convolutional Neural Networks}|{Language models}|{Sentiment Analysis} |
Akademický rok vypsání: | 2022/2023 |
Typ práce: | diplomová práce |
Jazyk práce: | angličtina |
Ústav: | Katedra teoretické informatiky a matematické logiky (32-KTIML) |
Vedoucí / školitel: | Mgr. Martin Pilát, Ph.D. |
Řešitel: | skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd. |
Datum přihlášení: | 30.05.2022 |
Datum zadání: | 05.06.2022 |
Datum potvrzení stud. oddělením: | 09.06.2022 |
Datum a čas obhajoby: | 05.09.2023 09:00 |
Datum odevzdání elektronické podoby: | 20.07.2023 |
Datum proběhlé obhajoby: | 05.09.2023 |
Oponenti: | Mgr. Jan Hajič, Ph.D. |
Zásady pro vypracování |
Machine learning has achieved great results in many image processing tasks, such as image classification and object detection. Recently, similar techniques have also been used to predict the popularity of images on social networks. The goal of this thesis is to study what affects the popularity of content on social networks and create models for predicting the popularity of images.
The student will study papers related to image processing and popularity prediction. He will also prepare a dataset of images together with an evaluation of their popularity. Based on this information, the student will create a model for predicting the popularity of images and compare it to existing models for this task. |
Seznam odborné literatury |
[1] Zhang, Wei, Wen Wang, Jun Wang, and Hongyuan Zha. "User-guided hierarchical attention network for multi-modal social image popularity prediction." In Proceedings of the 2018 World Wide Web Conference, pp. 1277-1286. 2018. ACM. DOI: 10.1145/3178876.3186026
[2] Lin, Hung-Hsiang, Jiun-Da Lin, Jose Jaena Mari Ople, Jun-Cheng Chen, and Kai-Lung Hua. "Social Media Popularity Prediction Based on Multi-Modal Self-Attention Mechanisms." IEEE Access 10 (2021): 4448-4455. IEEE. DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3136552 [3] Goodfellow I., Bengio Y., Courville, A.: "Deep Learning". MIT Press, 2016. ISBN: 978-0262035613. Online: http://www.deeplearningbook.org [4] Flach P.: "Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data". Cambridge University Press, 2012. ISBN: 978-1107422223 |