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图正则的大规模非负矩阵分解算法研究

英文缩写词对照表第9-10页
摘要第10-11页
ABSTRACT第11-12页
第一章 绪论第13-20页
    1.1 研究背景及意义第13-15页
    1.2 研究现状分析第15-18页
        1.2.1 分布式非负矩阵分解研究第15-17页
        1.2.2 图聚类相关研究第17-18页
        1.2.3 并行与分布式计算框架第18页
    1.3 论文主要工作第18-19页
    1.4 论文组织结构第19-20页
第二章 非负矩阵分解及其优化算法第20-29页
    2.1 非负矩阵分解及其改进模型第20-24页
        2.1.1 非负矩阵分解第20-21页
        2.1.2 稀疏非负矩阵分解第21-22页
        2.1.3 局部非负矩阵分解第22-23页
        2.1.4 判别非负矩阵分解第23-24页
    2.2 非负矩阵分解的优化算法第24-26页
        2.2.1 乘法更新法则第24页
        2.2.2 投影梯度算法第24-25页
        2.2.3 坐标下降方法第25-26页
    2.3 分布式非负矩阵分解的应用场景第26-27页
        2.3.1 社区发现第26-27页
        2.3.2 基于内容的图像检索第27页
        2.3.3 推荐系统第27页
    2.4 本章小结第27-29页
第三章 图构造方法及分布式策略第29-36页
    3.1 引言第29-30页
    3.2 AnchorGraph及其分布式策略第30-32页
        3.2.1 kNN图与AnchorGraph第30-32页
        3.2.2 AnchorGraph构图分布式策略第32页
    3.3 稀疏表达构图及其分布式策略第32-35页
        3.3.1 稀疏表达构图第32-34页
        3.3.2 稀疏表达构图的分布式策略第34-35页
    3.4 本章小结第35-36页
第四章 分布式图正则非负矩阵分解第36-48页
    4.1 引言第36-37页
    4.2 图正则非负矩阵分解第37-41页
        4.2.1 图正则非负矩阵分解第38页
        4.2.2 图正则非负矩阵分解的优化算法第38-39页
        4.2.3 GCD对GNMF的优化方法推导第39-41页
    4.3 分布式计算模型第41-43页
        4.3.1 分布式图正则非负矩阵分解第41页
        4.3.2 分布式图正则非负矩阵分解优化算法第41-43页
    4.4 分布式计算策略第43-45页
        4.4.1 数据分块方法第43页
        4.4.2 基于贪婪坐标下降的优化第43-45页
    4.5 计算实验第45-47页
        4.5.1 DGNMF的性能第45-46页
        4.5.2 分布式系统上的效率比较第46-47页
    4.6 本章小结第47-48页
第五章 分布式图正则对称非负矩阵分解第48-57页
    5.1 引言第48-49页
    5.2 相关工作第49-50页
        5.2.1 对称非负矩阵分解第49页
        5.2.2 分布式图分解第49-50页
    5.3 图正则对称非负矩阵分解模型第50-53页
        5.3.1 图正则对称非负矩阵分解的目标函数第50页
        5.3.2 图正则对称非负矩阵分解的优化算法第50-53页
    5.4 分布式计算策略第53-54页
    5.5 计算实验第54-56页
        5.5.1 图正则对称非负矩阵分解的性能第54-55页
        5.5.2 图正则对称非负矩阵分解在分布式系统上的效率第55-56页
    5.6 本章小结第56-57页
第六章 工作总结与展望第57-59页
    6.1 本文工作总结第57-58页
        6.1.1 分布式图构造方法第57页
        6.1.2 分布式图正则非负矩阵分解第57页
        6.1.3 分布式图正则对称非负矩阵分解第57-58页
    6.2 未来工作展望第58-59页
结束语第59-60页
致谢第60-62页
参考文献第62-68页
作者在学期间取得的学术成果第68页

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