网络图片资源的评价体系

孟旻圣

摘要：该文设计了一个针对网络图片资源的评价体系。该评价体系从以下三个方面对图片资源的质量进行评估：1）专家评分。专家作为权威对图片资源的评分，是一个重要的评分参考。2）对普通用户进行评价能力的评估。不同的普通用户对图片资源的评价能力是有高低之分的。因此，设计了一些方法对普通用户的评价能力进行评估。3）客观数据得分。图片的相关客观数据也能反映出图片资源的品质：比如图片的点赞数、下载量，还有图片资源的获奖荣誉等。

关键词：图片资源；评价体系；评价能力

中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）35-0138-02

Abstract： This paper designs an evaluation system for images on Internet. The evaluation system evaluates image quality from the following three aspects of： 1） Expert evaluation. Experts grade the image resources， which is an important rating reference. 2） Assessment of evaluation capacity of ordinary users. The evaluation capacity to images of different ordinary users is different. Therefore， design several methods to assess the evaluation capacity of ordinary user. 3. Objective data points. The objective data related to image also reflects the quality of image resources， for example， number of praise， downloads， and awards honor of image resources.

Key words： image resources； evaluation system； evaluation capacity

当代互联网的普及，使得人们能够方便地利用网络平台分享自己的摄影作品，交流摄影心得。许多人借助各式各样的网络应用，发表自己的摄影作品同时，也欣赏着别人的佳作。在这些网络应用中，图片资源的评价子系统都是非常重要的环节，因为用户有寻找高品质资源的需求，这就需要对图片资源的质量进行评估。

但是网络上的图片资源有别于传统的图片资源。首先，网络图片资源的发布是没有约束的，不像传统的图片出版需要经过严格的审核把关，这就造成了网络上的各种图片资源良莠不齐。其次，互联网的广泛普及，使得包括公司、机构、个人等在内的各种主体都会发布海量的图片资源。这就导致用户在面对大量的图片资源时要付出不少时间和努力才能找到想要的图片资源。最后网络上的图片资源发布是无序的，只是简单的存储堆砌，缺乏系统性和组织性。

由此可见，在图片资源的管理上，实施一套完善的评价体系，可去粗存精，为用户提供优质的图片资源。而现有的图片资源相关的网络应用，在评价系统方面缺乏一定的专业性、系统性，大部分也忽略了网络用户的评价能力参差不齐这一事实。所以本文希望解决上述问题，设计一套网络图片资源的评价体系。

1 评价体系概述

为了更客观的对图片资源进行评分，评价体系被设计为综合考虑了多个不同的因素，最终对每个图片资源给出一个综合评分。这些因素中，有些是对图片资源的直接评分，有些是可以在一定程度上反映图片资源质量的因素，归纳起来，有以下三个方面：

1）专家评分。系统中引入一类特殊的用户—专家，他们作为权威可以对图片资源进行评分，也负责一部分对普通用户的监督管理工作。

2）普通用户评分。普通用户也会对图片资源评分，同时系统还会对每个普通用户的评价能力进行评估。

3）客观数据得分。根据图片资源的点赞数、下载量、获奖信息等数据对图片资源的质量进行评估。

针对一个图片资源，通过以上三个方面的分别评估，每个方面得出一个数值评分，最后加权平均所得就是该图片资源的综合评分，公式如下：

[图片资源的综合评分=Wspe*专家评分+Wcom*普通用户评分+Wobj*客观数据得分Wspe，Wcom，Wobj>0，Wspe+Wcom+Wobj=1]

其中Wspe，Wcom，Wobj均为加权系数，作为系统参数可以调整。

2 专家评分

相对于“普通用户”，评价体系中将引入“专家”这一特殊用户。专家是经由挑选、认证等产生的，是在摄影领域具有较高专业素养的人。

专家需要分级，分级的作用是使得专家根据层次分工，减少高级专家的工作量。专家的分级层次是树型结构，即整个系统有唯一的最高级别专家，所有其他级别的专家都有唯一的直接上级专家。一个最低级别的专家负责一个区级行政区内普通用户上传的图片资源的评分，考虑到普通用户的地理区域分布不平衡，可以有多个低级专家负责同一个普通用户较多的行政区。为了减少工作量，上级专家可以只对下级专家已评分的图片资源进行审核或重新评分。每个图片资源仅有一个专家评分，因此高级别专家的评分会覆盖低级别专家的评分。

3 普通用户评分

不同的普通用户因为各种原因对图片资源的评价能力是有高低之分的，所以不同普通用户的评分对于图片资源最终评分的影响力也应当不同。因此，评价体系中需要对普通用户的评价能力进行评估。

定义普通用户的评价能力是在[0，1]范围内的数，数值越大，表示评价能力越高，反之评价能力越低。

当普通用户注册完后，系统需要给定一个初始评价能力，这是通过两个步骤来完成的。系统创建一个普通用户时，该用户的评价能力的值等于DefaultEval。然后，当普通用户第一次登录系统时，可以选择是否参加一次测试，该测试的目的是对用户的图片鉴赏能力进行评估。如果用户不参加测试，测试得分就为0。测试的分数会被转化为一个百分比小数，然后这个值以Wtest作为权重增加到评价能力中去。这样做的用意是，每个普通用户在注册完毕后都会有一个系统默认的（但较低的）评价能力，通过完成图片鉴赏能力测试，提高自己的初始评价能力。

4 客观数据得分

客观数据得分主要来自于两部分，一部分来自于图片资源的点赞数和下载量，另一部分来自图片资源的荣誉证明。

图片资源的点赞数和下载量可以在很大程度上反映出一个图片资源的受欢迎程度和艺术品质。从用户操作的习惯而言，点赞相对于下载是一个更容易也更频繁的操作，但一旦用户下载了图片资源，也说明用户对此图片资源的喜爱程度超过了点赞，因此下载量应当比点赞数对评分具有更高的比重。此外，一些旧的图片资源因为发布时间早，已经积累了不少点赞数和下载量，而一些新的优秀图片资源因为发布时间晚，还未积累起足够的人气。因此，简单地拿点赞数和下载量的绝对量去比较不同图片资源的优劣是不公平的。所以，点赞数和下载量在初期应当促进评分的较快增长，而积累到一处程度后，又要弱化这两个因素，使之产生的影响不再那么大。综上所述，给出如下的计算公式：

[客观数据得分=min（Wgood*logbase点赞数+Wdownload*logbase下载量logbase用户数，1）*100]

对数曲线的形状比较符合前述的特性：在自变量较小时函数增长较快，超过一定值后增长率又减到很小。系统参数base控制了这个对数函数的形状。因为最终的得分是百分制，需要将这两个对数的加权和映射到区间[0，100]，所以这个加权的对数和要除以它可能达到的最大值。点赞数一定不会超过总的用户数，但是用户可能会多次下载同一个图片，所以这里做了这样的假定，绝大多数的普通用户只会对同一个图片资源下载一次。然而为了防止现实中可能出现的极端情况--下载量很大导致超过了总的用户数，所以最后还是用min函数保证这个百分比不会超过1。

此外，图片资源如果获得了荣誉，可以由专家根据荣誉的高低指定一个额外的加分，以增加该资源的客观数据得分，当然加分后的得分不能超过100。

5 结束语

本文针对网络图片资源设计了一个评价体系，该体系中引入了专家机制、用户评价能力评估以及对客观数据的利用，综合这些因素来对图片资源的品质进行更为客观准确的评价。

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