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科大電子及計算機工程學系博士畢業生張艭鵅]左)及同系助理教授許丕文(右)稱,「用戶圖像聯繫分析技術」有助公司推薦更合適網民的產品,而他們會為技術申請專利。(王丹麟攝)
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 科大研圖像分析 助了解網民喜好 商品推薦更貼心

【明報專訊】現時不少社交媒體或網站會分析網民曾經搜尋的字眼,從而顯示相關廣告。科大有博士畢業生花5年時間研發「用戶圖像聯繫分析」技術(下稱分析技術),透過分析大量網民曾經瀏覽、「讚好」或公開發布的圖像,找出圖像的共通點,從而推算網民喜好,最終助商業機構向網民推薦貼合其喜好的產品。

能歸納較抽象概念

研發有關技術的科技大學電子及計算機工程學系博士畢業生張艭嚜﹛A現時的技術,例如按網民的搜尋字眼協助媒體顯示相關廣告,只能分析特定語言;另即使分析圖像,現有技術亦只能透過分辨圖像的特徵作出簡單分類,卻不能歸納較抽象的概念,包括圖像所反映的文化等。他於5年前開始研發圖像分析技術,輸入超過1000萬張來自超過150個地方的照片,讓人工智能自動辨認圖像的共通點,突破上述限制。

張舉例,網民如上載大量韓國明星及韓國建築物的照片,現有技術只能作出「女性」及「建築物」的分類,但其研發的分析技術則可找出當中共通點,推算網民可能對「韓國文化」較有興趣,又或是來自韓國等。他補充,圖像分析技術他獲得的資料愈多,分析便愈準確。

公司﹕用戶喜歡推薦增六成

指導張做研究的科大電子及計算機工程學系助理教授許丕文解釋,分析技術有助公司更準確地向網上用戶推薦相關產品,現時約有3間公司購買並使用該分析技術,相關公司反映自使用該技術後,較以往增加六成用戶回應喜歡其推薦的產品。

張艭嚜‘翱陘尷R技術申請專利,又期望能進一步讓圖像分析技術「學懂反建議」,例如網民上載大量煎炸食物,分析技術會建議其食用較健康的食物,進一步輔助公司推薦更合適的產品。

 
 
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