面向网上购物的多模态商品信息搜索技术的研究与实现
摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-15页 |
1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
1.1.1 电子商务网站的发展分析 | 第11-12页 |
1.1.2 多模态信息检索的需求 | 第12页 |
1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
1.2.2 国内研究现状 | 第13页 |
1.3 本文研究内容 | 第13-14页 |
1.3.1 课题来源 | 第14页 |
1.4 本文组织结构 | 第14-15页 |
第2章 相关理论及技术 | 第15-19页 |
2.1 图像特征 | 第15-16页 |
2.1.1 图像颜色特征 | 第15页 |
2.1.2 图像纹理特征 | 第15-16页 |
2.2 高维数据索引 | 第16页 |
2.3 PCA主成分分析 | 第16页 |
2.4 相似性度量 | 第16-17页 |
2.5 图像检索评价标准 | 第17-18页 |
2.6 本章小结 | 第18-19页 |
第3章 网站商品多模态特征提取及预处理 | 第19-31页 |
3.1 问题描述 | 第19页 |
3.2 图像特征提取 | 第19-24页 |
3.2.1 图像全局特征提取 | 第19-21页 |
3.2.2 图像局部特征提取 | 第21-24页 |
3.3 图像背景噪音去除 | 第24页 |
3.4 图像分类 | 第24-25页 |
3.4.1 构建图像类别表 | 第25页 |
3.4.2 基于weka的图像分类 | 第25页 |
3.5 SURF特征提纯 | 第25-28页 |
3.6 文本特征提取与预处理 | 第28-29页 |
3.7 实验及分析 | 第29-30页 |
3.7.1 图像的类别统计 | 第29页 |
3.7.2 图像分类 | 第29-30页 |
3.7.3 图像SURF特征的提纯 | 第30页 |
3.8 本章小结 | 第30-31页 |
第4章 基于Lucene索引的网站商品文本搜索 | 第31-37页 |
4.1 问题描述 | 第31页 |
4.2 基于文本商品搜索框架 | 第31-32页 |
4.3 构建Lucene索引 | 第32-33页 |
4.4 Lucene索引检索 | 第33-34页 |
4.5 实验及分析 | 第34-35页 |
4.6 本章小结 | 第35-37页 |
第5章 基于LSH索引的网站商品图像搜索 | 第37-63页 |
5.1 问题描述 | 第37页 |
5.2 图像搜索框架 | 第37-38页 |
5.3 位置敏感哈希(LSH)算法原理 | 第38-41页 |
5.3.1 LSH算法原理 | 第38-39页 |
5.3.2 通用LSH算法框架 | 第39-41页 |
5.3.3 位置敏感哈希的定义 | 第41页 |
5.4 位置敏感哈希(LSH)的种类 | 第41-43页 |
5.5 位置敏感哈希(LSH)的应用 | 第43-44页 |
5.6 改进的p-LSH算法 | 第44-51页 |
5.6.1 计数PCA p-LSH | 第45-47页 |
5.6.2 适应局部特征p-LSH | 第47-51页 |
5.7 实验及分析 | 第51-61页 |
5.7.1 实验设计 | 第51页 |
5.7.2 p-LSH算法实验 | 第51-56页 |
5.7.3 基于全局特征的p-LSH改进算法实验 | 第56-58页 |
5.7.4 基于局部特征的p-LSH改进算法实验 | 第58-61页 |
5.8 本章小结 | 第61-63页 |
第6章 面向网上购物的网站商品多模态信息搜索 | 第63-67页 |
6.1 问题描述 | 第63页 |
6.2 多模态商品搜索框架 | 第63-65页 |
6.3 算法实现 | 第65-66页 |
6.4 实验及分析 | 第66页 |
6.5 本章小结 | 第66-67页 |
第7章 结论及未来工作 | 第67-69页 |
7.1 本文主要工作 | 第67-68页 |
7.2 进一步的工作 | 第68-69页 |
参考文献 | 第69-73页 |
致谢 | 第73-75页 |
攻硕期间参与项目及发表的论文 | 第75页 |