| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 重排序算法的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本论文的主要工作及结构安排 | 第13-16页 |
| 第二章 基本理论 | 第16-28页 |
| 2.1 重排序算法的主要内容及其分类 | 第16-24页 |
| 2.1.1 基于链接分析的重排序算法 | 第16-22页 |
| 2.1.2 基于机器学习的重排序算法 | 第22-24页 |
| 2.2 谱聚类算法 | 第24-26页 |
| 2.2.1 谱聚类算法的背景及框架 | 第24页 |
| 2.2.2 常用的谱聚类算法 | 第24-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基于VISUALRANK的图像相似性重排序算法 | 第28-42页 |
| 3.1 基于VISUALRANK的图像相似性重排序算法 | 第28-32页 |
| 3.1.1 Visual Rank算法的一般框架 | 第29页 |
| 3.1.2 SPM的基本理论 | 第29-31页 |
| 3.1.3 基于Visual Rank的图像相似性重排序算法 | 第31-32页 |
| 3.2 评价排序的性能指标 | 第32-33页 |
| 3.2.1 评价指标AP | 第32页 |
| 3.2.2 评价指标MAP | 第32-33页 |
| 3.2.3 评价指标P@n | 第33页 |
| 3.2.4 评价指标NDCG | 第33页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第33-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-42页 |
| 第四章 基于MULTICLASS VISUALRANK的图像多样性重排序算法 | 第42-56页 |
| 4.1 改进的MULTICLASS VISUALRANK算法 | 第42-46页 |
| 4.1.1 Mean Shift与Ncuts结合的聚类算法 | 第43-44页 |
| 4.1.2 Multiclass Visual Rank算法的一般框架 | 第44页 |
| 4.1.3 改进的Multiclass Visual Rank算法 | 第44-46页 |
| 4.2 评价排序的性能指标 | 第46-47页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第47-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 总结与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间撰写的学术论文 | 第63页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第63-64页 |
