| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1. 研究背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2. 研究内容 | 第15-17页 |
| 1.2.1. 研究环境 | 第15-16页 |
| 1.2.2. 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3. 本文贡献 | 第17-18页 |
| 1.4. 论文结构 | 第18-20页 |
| 第2章 相关研究工作 | 第20-28页 |
| 2.1. 引言 | 第20页 |
| 2.2. 数据集成 | 第20-22页 |
| 2.3. 图像数据标注 | 第22-23页 |
| 2.4. 数据实体统一 | 第23-25页 |
| 2.5.数据统一模型 | 第25-26页 |
| 2.6. 高维数据索引和K近邻查询 | 第26-28页 |
| 第3章 基于双层SimRank的数据标注 | 第28-46页 |
| 3.1. 引言 | 第28-30页 |
| 3.2. 图像标注相关定义 | 第30-31页 |
| 3.3. 图像标注基本流程 | 第31-32页 |
| 3.4. 标签生成 | 第32-33页 |
| 3.5. 基于双层SimRank的图像标注方法 | 第33-39页 |
| 3.5.1. SimRank概述 | 第33-34页 |
| 3.5.2. 基于双层SimRank的图像标注算法 | 第34-36页 |
| 3.5.3. 图像特征距离 | 第36页 |
| 3.5.4. 标签特征距离 | 第36-37页 |
| 3.5.5. SimRank算法实现与分析 | 第37-39页 |
| 3.6. 实验结果及分析 | 第39-44页 |
| 3.6.1. 数据集 | 第39-40页 |
| 3.6.2. 标签生成评估 | 第40-41页 |
| 3.6.3. 标注算法评估 | 第41-44页 |
| 3.6.4. 算法效率评估 | 第44页 |
| 3.7. 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于整体(holistic)的实体统一 | 第46-60页 |
| 4.1. 引言 | 第46-48页 |
| 4.2. 实体相似性度量方法 | 第48-51页 |
| 4.2.1. 属性相似度计算 | 第48-49页 |
| 4.2.2. 上下文相似度计算 | 第49页 |
| 4.2.3. 关系相似度计算 | 第49-51页 |
| 4.3. 实体统一算法 | 第51-55页 |
| 4.4. 实验结果及分析 | 第55-58页 |
| 4.5. 本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 数据统一服务模型及个性化推荐 | 第60-86页 |
| 5.1. 引言 | 第60-61页 |
| 5.2. 统一数据模型 | 第61-66页 |
| 5.2.1. 统一数据模型的定义 | 第61-62页 |
| 5.2.2. 统一数据模型示例 | 第62-66页 |
| 5.3. 基于K近邻查询的高维数据索引结构 | 第66-80页 |
| 5.3.1. 问题定义 | 第66-68页 |
| 5.3.2. PRI_KNN索引结构的定义 | 第68-70页 |
| 5.3.3. PRI_KNN索引结构的实现 | 第70-78页 |
| 5.3.4. 算法性能分析 | 第78-80页 |
| 5.4. 实验结果及分析 | 第80-84页 |
| 5.4.1. 测试数据集及相关说明 | 第80-81页 |
| 5.4.2. 对比实验结果与分析 | 第81-84页 |
| 5.5. 本章小结 | 第84-86页 |
| 第6章 总结和展望 | 第86-88页 |
| 6.1. 全文总结 | 第86-87页 |
| 6.2. 工作展望 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第101-102页 |
| 攻读学位期间的专利、著作权和科研项目 | 第102-104页 |
| 外文论文 | 第104-138页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第138页 |