旅遊照片之維度與分群效能之探討

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題名:	旅遊照片之維度與分群效能之探討
作者:	周清江;許又蓁
關鍵詞:	旅遊影像;深度學習;影像分類
日期:	2025-05-16
上傳時間:	2026-03-09 12:06:50 (UTC+8)
摘要:	隨著社群媒體與影像分享平台的興起，旅遊影像已成為影響旅遊決策的重要因素。然而，龐大的影像資料容易導致資訊過載。如何有效分類這些影像，並取得所需資訊將是一大挑戰。過去研究多透過深度學習提取影像特徵進行分析，但較少探討不同維度對影像分群效能的影響。本研究針對北台灣的九份與野柳兩個旅遊景點，並聚焦於外國遊客的視角。使用VGG16模型提取影像特徵，並透過 t-SNE 降維至 2、3、4、8 維，再以 HDBSCAN 進行影像分群。本研究補足過去僅探討 2D 降維的不足，並比較不同降維維度對影像分群的影響，為旅遊影像分類與推薦系統提供參考。
顯示於類別:	[資訊管理學系暨研究所] 會議論文

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