| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第9-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 2 SIMHASH算法概述 | 第16-28页 |
| 2.1 SIMHASH算法原理 | 第16-18页 |
| 2.2 SIMHASH算法流程 | 第18-22页 |
| 2.3 SIMHASH算法实现 | 第22-26页 |
| 2.4 SIMHASH算法示例 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于相似传递的改进SIMHASH算法 | 第28-45页 |
| 3.1 传统算法面临问题 | 第28-36页 |
| 3.2 传统算法改进思路 | 第36-41页 |
| 3.3 改进算法流程 | 第41-43页 |
| 3.4 改进算法实现 | 第43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 4 改进算法的测试与分析 | 第45-52页 |
| 4.1 测试数据来源 | 第45-46页 |
| 4.2 传统SIMHASH算法的测试及分析 | 第46-48页 |
| 4.3 改进的SIMHASH算法的测试及分析 | 第48-49页 |
| 4.4 传统SIMHASH算法与改进SIMHASH算法对比 | 第49-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 改进SIMHASH算法的应用 | 第52-57页 |
| 5.1 互联网新闻原创性识别 | 第52-55页 |
| 5.2 图片抄袭检测 | 第55-56页 |
| 5.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 6 总结和展望 | 第57-60页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第57-58页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |