我们能从地理标记的 Flickr 图像预测地点的风景美感吗？

在这项工作中，我们提出了一种从 Flickr 照片的社交元数据确定位置美学评分的新技术。具体而言，我们构建了机器学习分类器来预测位置类别，每个类别对应一组具有相等美学评分的地点。这些模型在两个经验构建的数据集上训练，包含两个不同城市（罗马和巴黎）的地点，美学评分从 TripAdvisor.com 收集。在这项工作中，我们利用了一个理念：美学评分较高的位置，用户更有可能拍摄照片，其他用户也更可能与该照片互动。我们的模型在罗马数据集上达到了高达 79.48% 的准确率（78.60% 的精确率和 79.27% 的召回率），在巴黎数据集上达到了 73.78% 的准确率（75.62% 的精确率和 78.07% 的召回率）。所提出的技术可促进城市旅游规划、行程规划以及推荐美学愉悦的路线。