树形结构数据的向量化表示方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 现有研究的不足之处 | 第12页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 树形结构数据表示相关工作与技术 | 第14-22页 |
| 2.1 树形结构的数据表示 | 第14-18页 |
| 2.1.1 文本的树形结构表示 | 第14-15页 |
| 2.1.2 图像的树形结构表示 | 第15-18页 |
| 2.2 树形结构模型简介 | 第18-20页 |
| 2.2.1 自组织映射算法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 多层自组织映射算法 | 第19-20页 |
| 2.3 算法客观评价标准 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于局部重构模型的树形结构向量表示 | 第22-36页 |
| 3.1 基于局部重构模型的树形结构向量表示 | 第22-26页 |
| 3.1.1 欧式-局部重构模型 | 第23-25页 |
| 3.1.2 余弦-局部重构模型 | 第25-26页 |
| 3.2 电子书推荐的实验设计与结果分析 | 第26-35页 |
| 3.2.1 电子书推荐的数据集介绍 | 第26-27页 |
| 3.2.2 电子书推荐的实验环境与评价指标 | 第27页 |
| 3.2.3 电子书推荐的实验设计与结果分析 | 第27-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于聚类算法的树形结构向量表示 | 第36-54页 |
| 4.1 层次信息的融合 | 第38-43页 |
| 4.1.1 层次节点位置映射 | 第38-40页 |
| 4.1.2 局部感知重构模型 | 第40-42页 |
| 4.1.3 局部向量的产生 | 第42-43页 |
| 4.2 实验过程与结果分析 | 第43-53页 |
| 4.2.1 数据集介绍 | 第43-46页 |
| 4.2.2 实验环境与评价指标 | 第46-47页 |
| 4.2.3 实验设计与结果分析 | 第47-53页 |
| 4.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
