【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。