科大研圖像分析 助了解網民喜好 商品推薦更貼心

科大研圖像分析助了解網民喜好商品推薦更貼心

[2017.11.30] 發表

【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栢鳴說，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。

張栢鳴說正為分析技術申請專利，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。