| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 图目录 | 第9-10页 |
| 表目录 | 第10-11页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景与现状 | 第11-13页 |
| 1.2 本文工作概述 | 第13-14页 |
| 1.3 本文内容与结构 | 第14-16页 |
| 2 背景知识 | 第16-32页 |
| 2.1 相关定义 | 第16-22页 |
| 2.1.1 符号约定 | 第16页 |
| 2.1.2 熵 | 第16-18页 |
| 2.1.3 互信息和多信息 | 第18-20页 |
| 2.1.4 KL 距离 | 第20页 |
| 2.1.5 JS 距离 | 第20-21页 |
| 2.1.6 贝叶斯网络 | 第21-22页 |
| 2.2 IB 方法 | 第22-24页 |
| 2.3 多变量 IB 方法 | 第24-28页 |
| 2.3.1 多变量 IB 方法的实体化模型 | 第25-28页 |
| 2.4 边信息 | 第28-30页 |
| 2.5 信息度量 | 第30-31页 |
| 2.5.1 共现数据信息度量 | 第30页 |
| 2.5.2 欧氏空间数据信息度量 | 第30-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 融入边信息的多变量 IB 方法的多视角聚类算法—SmIB | 第32-40页 |
| 3.1 SmIB 算法模型 | 第32-34页 |
| 3.2 SmIB 算法描述 | 第34-38页 |
| 3.2.1 共现数据合并代价 | 第36-38页 |
| 3.2.2 欧氏空间数据合并代价 | 第38页 |
| 3.3 SmIB 算法时间复杂度分析 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 实验与性能分析 | 第40-55页 |
| 4.1 实验设计 | 第40-42页 |
| 4.1.1 对比算法 | 第40-41页 |
| 4.1.2 评估方法 | 第41-42页 |
| 4.2 人工数据集实验 | 第42-45页 |
| 4.3 WebKB 数据集实验 | 第45-47页 |
| 4.4 CMUFace 数据集实验 | 第47-51页 |
| 4.5 其他真实数据集实验 | 第51-52页 |
| 4.6 参数选择实验 | 第52-54页 |
| 4.7 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 总结与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 个人简历、在学校期间发表的学术论文与研究成果 | 第62页 |