| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 引言 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 本文所面临的主要挑战 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要贡献 | 第12-13页 |
| 第2章 研究现状与相关工作 | 第13-18页 |
| 2.1 哈希方法 | 第13-14页 |
| 2.1.1 同构哈希 | 第13-14页 |
| 2.1.2 多哈希表哈希 | 第14页 |
| 2.1.3 多模态哈希 | 第14页 |
| 2.2 面向异构数据的学习 | 第14-18页 |
| 2.2.1 面向异构特征的学习 | 第14-15页 |
| 2.2.2 迁移学习 | 第15-16页 |
| 2.2.3 图嵌入学习 | 第16页 |
| 2.2.4 面向异构网络的学习 | 第16-17页 |
| 2.2.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 面向异构特征的哈希学习 | 第18-31页 |
| 3.1 本章引言 | 第18-19页 |
| 3.2 相关工作 | 第19-20页 |
| 3.2.1 基于属性的学习 | 第19-20页 |
| 3.2.2 哈希方法 | 第20页 |
| 3.3 基于概率的属性哈希框架 | 第20-25页 |
| 3.3.1 概念与符号 | 第20-21页 |
| 3.3.2 概率生成模型 | 第21-23页 |
| 3.3.3 迭代学习算法 | 第23-25页 |
| 3.3.4 复杂度分析 | 第25页 |
| 3.4 实验验证 | 第25-30页 |
| 3.4.1 数据集 | 第25-26页 |
| 3.4.2 评估指标 | 第26-27页 |
| 3.4.3 对比方法与参数设定 | 第27-28页 |
| 3.4.4 实验结果 | 第28-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 面向异构对象的哈希学习 | 第31-48页 |
| 4.1 本章引言 | 第31-32页 |
| 4.2 相关工作 | 第32页 |
| 4.3 基于关联的异构哈希 | 第32-39页 |
| 4.3.1 概念及问题定义 | 第33-34页 |
| 4.3.2 保持相似关系的域内哈希 | 第34-35页 |
| 4.3.3 基于逻辑回归的域间映射 | 第35-36页 |
| 4.3.4 目标函数与优化 | 第36-37页 |
| 4.3.5 新样本扩展 | 第37-38页 |
| 4.3.6 复杂度分析 | 第38-39页 |
| 4.4 实验 | 第39-46页 |
| 4.4.1 数据集信息 | 第39-40页 |
| 4.4.2 对比方法 | 第40-41页 |
| 4.4.3 评估指标 | 第41页 |
| 4.4.4 腾讯微博上的实验 | 第41-45页 |
| 4.4.5 NUS-WIDE数据集上的实验结果 | 第45-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第5章 面向异构网络的哈希学习 | 第48-83页 |
| 5.1 本章引言 | 第48-53页 |
| 5.1.1 不可传递相似性网络上的哈希学习 | 第48-50页 |
| 5.1.2 保持非对称传递性的图嵌入学习 | 第50-53页 |
| 5.2 相关工作 | 第53-55页 |
| 5.2.1 哈希方法 | 第53-54页 |
| 5.2.2 图嵌入学习 | 第54-55页 |
| 5.2.3 不可传递相似性学习 | 第55页 |
| 5.2.4 基于有向图的学习 | 第55页 |
| 5.3 多成份哈希：面向不可传递相似性的哈希学习 | 第55-62页 |
| 5.3.1 多成份哈希运行框架 | 第56-57页 |
| 5.3.2 符号定义 | 第57页 |
| 5.3.3 问题定义 | 第57-58页 |
| 5.3.4 数学模型 | 第58-60页 |
| 5.3.5 优化方法 | 第60-62页 |
| 5.3.6 检索结果融合策略 | 第62页 |
| 5.4 保持高阶相似性的嵌入：面向非对称传递性的嵌入学习 | 第62-69页 |
| 5.4.1 符号定义 | 第62-63页 |
| 5.4.2 问题定义 | 第63页 |
| 5.4.3 高阶相似度度量 | 第63-66页 |
| 5.4.4 高阶相似度的逼近 | 第66-69页 |
| 5.5 性能评测 | 第69-82页 |
| 5.5.1 面向不可传递相似性的哈希学习 | 第69-75页 |
| 5.5.2 面向非对称传递性的图嵌入学习 | 第75-82页 |
| 5.6 本章小结 | 第82-83页 |
| 第6章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 6.1 总结 | 第83-84页 |
| 6.2 研究方向展望 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-94页 |
| 致谢 | 第94-96页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第96-97页 |