面向高维数据的k近邻查询算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 近邻查询及其相关理论的发展概况 | 第9-12页 |
| 1.2.1 基于局部敏感哈希的查询算法 | 第9-10页 |
| 1.2.2 基于量化的查询算法 | 第10-11页 |
| 1.2.3 基于划分的查询算法 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 预备知识 | 第14-20页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 问题定义与算法框架 | 第14-16页 |
| 2.3 PCA-index算法 | 第16-18页 |
| 2.4 Medrank算法 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 高维数据集上的数据处理算法 | 第20-29页 |
| 3.1 引言 | 第20页 |
| 3.2 基于PCA的正交变换 | 第20-24页 |
| 3.3 维度约减 | 第24-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 高维数据集上的k近邻查询算法 | 第29-45页 |
| 4.1 引言 | 第29页 |
| 4.2 基于B+树的近似k近邻查询算法 | 第29-40页 |
| 4.2.1 投票器的选取 | 第30-33页 |
| 4.2.2 基于B+树的投票器实现 | 第33-35页 |
| 4.2.3 近似的k近邻查询算法 | 第35-40页 |
| 4.3 精确k近邻查询算法 | 第40-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第5章 实验与结果分析 | 第45-55页 |
| 5.1 引言 | 第45页 |
| 5.2 实验数据 | 第45-46页 |
| 5.3 数据处理实验 | 第46-48页 |
| 5.3.1 实验设计 | 第46-47页 |
| 5.3.2 实验结果及分析 | 第47-48页 |
| 5.4 近似近邻查询实验 | 第48-51页 |
| 5.4.1 实验设计 | 第48-49页 |
| 5.4.2 实验结果及分析 | 第49-51页 |
| 5.5 精确近邻查询实验 | 第51-53页 |
| 5.5.1 实验设计 | 第51-52页 |
| 5.5.2 实验结果及分析 | 第52-53页 |
| 5.6 本章小结 | 第53-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
