| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 1 引言 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 哈希算法研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 本文工作及组织结构 | 第10-12页 |
| 2 相关工作 | 第12-17页 |
| 2.1 锚图哈希算法 | 第12-14页 |
| 2.1.1 目标函数 | 第12-13页 |
| 2.1.2 锚图 | 第13页 |
| 2.1.3 图拉普拉斯特征分解 | 第13-14页 |
| 2.1.4 锚图哈希 | 第14页 |
| 2.2 基于Landmark稀疏表示的谱聚类 | 第14-16页 |
| 2.2.1 谱聚类 | 第14页 |
| 2.2.2 基于Landmark稀疏编码 | 第14-15页 |
| 2.2.3 基于Landmark的大规模谱聚类 | 第15-16页 |
| 2.3 本章小结 | 第16-17页 |
| 3 Markov随机游走哈希算法 | 第17-29页 |
| 3.1 问题定义与描述 | 第17页 |
| 3.2 基于Landmark的稀疏表示 | 第17-19页 |
| 3.3 基于Markov随机游走的图模型 | 第19-21页 |
| 3.4 线性哈希函数学习 | 第21页 |
| 3.5 通过迭代量化重排序 | 第21-22页 |
| 3.6 时间复杂度分析 | 第22页 |
| 3.7 实验设计与分析 | 第22-28页 |
| 3.7.1 评估方法与实验设置 | 第23页 |
| 3.7.2 实验结果与分析 | 第23-28页 |
| 3.8本章小结 | 第28-29页 |
| 4 基于Landmark的随机游走哈希算法 | 第29-40页 |
| 4.1 理论基础 | 第29-30页 |
| 4.2 基于Landmark的高效随机游走哈希算法 | 第30-32页 |
| 4.3 实验结果和分析 | 第32-39页 |
| 4.3.1 实验结果与分析 | 第33-38页 |
| 4.3.2 实际场景检索实验 | 第38-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 5 总结展望 | 第40-42页 |
| 5.1 论文总结 | 第40页 |
| 5.2 未来工作 | 第40-42页 |
| 参考文献 | 第42-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 在读期间公开发表论文及科研情况 | 第48页 |