| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第14-30页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第14-17页 |
| 1.2 相关技术及研究现状 | 第17-26页 |
| 1.2.1 品牌跟踪与品牌实体信息分析 | 第17-19页 |
| 1.2.2 品牌实体信息的有效表示 | 第19-22页 |
| 1.2.3 社交媒体中品牌实体信息的分析获取 | 第22-25页 |
| 1.2.4 社交媒体中的品牌实体信息检索 | 第25-26页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第26-28页 |
| 1.4 本文的内容安排 | 第28-30页 |
| 第2章 基于深度学习的单模态品牌实体信息表示 | 第30-51页 |
| 2.1 引言 | 第30-31页 |
| 2.2 基于深度学习的品牌实体视觉表示 | 第31-40页 |
| 2.2.1 视觉信息表示学习框架概述 | 第31-33页 |
| 2.2.2 三元距离度量学习 | 第33-35页 |
| 2.2.3 基于目标区域检测的图像预处理 | 第35-36页 |
| 2.2.4 基于局部空间量化的视觉特征提取 | 第36-40页 |
| 2.3 基于深度学习的品牌实体文本表示 | 第40-42页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第42-50页 |
| 2.4.1 实验数据集 | 第42-43页 |
| 2.4.2 评价标准 | 第43页 |
| 2.4.3 视觉实例检索实验结果 | 第43-47页 |
| 2.4.4 算法效率分析 | 第47-48页 |
| 2.4.5 目标定位效果分析 | 第48页 |
| 2.4.6 文本聚类实验结果 | 第48-50页 |
| 2.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第3章 基于关联性推理的多模态品牌实体信息获取 | 第51-72页 |
| 3.1 引言 | 第51-52页 |
| 3.2 基于单一媒体的品牌实体信息获取 | 第52-54页 |
| 3.3 面向多媒体的品牌实体信息获取 | 第54-56页 |
| 3.3.1 方法概述 | 第54-56页 |
| 3.3.2 关联性离线检测 | 第56页 |
| 3.4 关联性在线推理 | 第56-64页 |
| 3.4.1 相似性关系图构建 | 第57-59页 |
| 3.4.2 品牌实体关联性推理 | 第59-62页 |
| 3.4.3 模型在线更新 | 第62-63页 |
| 3.4.4 构建品牌索引 | 第63-64页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第64-70页 |
| 3.5.1 实验设置 | 第64-66页 |
| 3.5.2 实验结果 | 第66-70页 |
| 3.6 本章小结 | 第70-72页 |
| 第4章 基于质量偏倚模型的品牌实体信息跨媒体检索 | 第72-97页 |
| 4.1 引言 | 第72-73页 |
| 4.2 基于质量偏倚模型的跨媒体检索概述 | 第73-74页 |
| 4.3 基于多视角正交映射的共享子空间学习 | 第74-83页 |
| 4.3.1 基于正交矩阵分解的特征映射 | 第76-79页 |
| 4.3.2 多视角映射模型优化求解 | 第79-81页 |
| 4.3.3 基于锚图的图模型构造方法 | 第81-83页 |
| 4.4 基于质量偏倚的检索模型 | 第83-91页 |
| 4.4.1 基于内容关联度的检索匹配 | 第84-86页 |
| 4.4.2 社交媒体的质量评估 | 第86-89页 |
| 4.4.3 构建质量偏倚模型 | 第89-91页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第91-96页 |
| 4.5.1 实验设置 | 第91页 |
| 4.5.2 评价指标 | 第91-93页 |
| 4.5.3 实验结果 | 第93-95页 |
| 4.5.4 参数影响性分析 | 第95-96页 |
| 4.6 本章小结 | 第96-97页 |
| 第5章 基于语义一致哈希的品牌实体信息高效跨媒体检索 | 第97-126页 |
| 5.1 引言 | 第97-98页 |
| 5.2 基于有监督超图的离散化跨媒体哈希模型 | 第98-105页 |
| 5.2.1 相关概念和问题定义 | 第98-99页 |
| 5.2.2 模型概述 | 第99-100页 |
| 5.2.3 基于有监督训练的哈希函数 | 第100-101页 |
| 5.2.4 基于最小量化损失的哈希函数 | 第101页 |
| 5.2.5 基于度量一致性的哈希函数 | 第101-105页 |
| 5.3 模型的优化 | 第105-108页 |
| 5.4 基于跨媒体哈希的品牌实体信息检索 | 第108-110页 |
| 5.5 品牌实体信息检索框架 | 第110-113页 |
| 5.5.1 品牌实体信息检索框架设计 | 第110-112页 |
| 5.5.2 品牌实体信息检索框架的构建 | 第112-113页 |
| 5.6 实验结果与分析 | 第113-125页 |
| 5.6.1 实验设置 | 第113-115页 |
| 5.6.2 实验结果 | 第115-119页 |
| 5.6.3 参数的选择 | 第119-121页 |
| 5.6.4 效率提升对比实验 | 第121-123页 |
| 5.6.5 品牌实体信息检索框架性能分析 | 第123-125页 |
| 5.7 本章小结 | 第125-126页 |
| 结论 | 第126-128页 |
| 参考文献 | 第128-143页 |
| 附录 A品牌信息跟踪系统的设计与实现 | 第143-152页 |
| A.1品牌信息跟踪系统介绍 | 第143页 |
| A.2品牌实体相关社交媒体数据态势感知系统的架构设计 | 第143-145页 |
| A.3品牌信息跟踪系统的实现和效果展示 | 第145-152页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第152-156页 |
| 致谢 | 第156-158页 |
| 个人简历 | 第158页 |