题目：基于图像聚类的标签推荐方法研究与实现

随着互联网上数据的种类和数量快速增长，社会化标注得到了长足的发展。通过对图像、文本、音频和视频资源进行标签标注，进而实现资源的高效分类、组织和检索已经成为互联网背景下一种重要的信息组织方法。然而社会化标注开放、自由的标注形式也带来了标签模糊和冗余的问题，并且用户选择标签的过程给用户带来了一定的负担，根据“社会认同理论”，用户在标注过程中倾向于参考已有标签，因此标签推荐功能可以简化标注过程、缩小标签范围，从而弥补社会化标注的缺点。基于以上分析，本论文着眼于社会化标注系统中图像标注的标签推荐过程，研究基于图像聚类的标签推荐，设计并实现一种准确、高效的图像标签推荐方法，最终应用于非结构化数据管理系统的图像标注工具中。论文首先分析了基于标签协同过滤的标签推荐存在的标签模糊和冷启动问题，在此基础上提出了基于图像聚类的标签推荐方法的设计思想，给出了一种图像聚类、标签扩展和标签推荐的方法，重点解决了推荐过程中涉及的图像相似度量化、阈值选择、扩展标签提取以及标签推荐等问题，并实现了基于图像聚类的标签推荐方法。最后针对非结构化数据管理系统图像标注工具的标签标注需求，利用论文提出的标签推荐方法在图像标注工具中实现了标签推荐功能。论文为图像社会化标注系统中的标注过程提供了一种基于图像聚类的标签推荐方法，对改善标签推荐效果起到了积极的作用。