基于隐变量模型的监督式哈希算法
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 目录 | 第6-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 表格索引 | 第11-12页 |
| 第一章 引言 | 第12-18页 |
| 1.1 相似最近邻搜索与哈希算法 | 第12-13页 |
| 1.2 现有哈希算法回顾 | 第13-16页 |
| 1.3 本文的贡献 | 第16-18页 |
| 第二章 基于隐变量模型的监督式哈希算法 | 第18-35页 |
| 2.1 基本定义 | 第18-19页 |
| 2.2 模型建立 | 第19-20页 |
| 2.3 学习过程 | 第20-22页 |
| 2.3.1 二维化 | 第21-22页 |
| 2.3.2 训练数据集外数据点的二进制编码 | 第22页 |
| 2.4 分析与改进 | 第22-25页 |
| 2.4.1 收敛性 | 第22-23页 |
| 2.4.2 复杂度 | 第23页 |
| 2.4.3 随机学习 | 第23-25页 |
| 2.4.4 超参数标准化 | 第25页 |
| 2.5 实验结果 | 第25-35页 |
| 2.5.1 数据集 | 第25-26页 |
| 2.5.2 对比算法 | 第26页 |
| 2.5.3 实验设置 | 第26页 |
| 2.5.4 随机学习的影响 | 第26-27页 |
| 2.5.5 海明排序 | 第27-28页 |
| 2.5.6 k 最近邻分类 | 第28-29页 |
| 2.5.7 时间花费 | 第29页 |
| 2.5.8 使用全部标记信息的性能对比 | 第29-30页 |
| 2.5.9 实例展示 | 第30-35页 |
| 第三章 针对 FML 网站的自动评审系统 | 第35-46页 |
| 3.1 FML 网站介绍 | 第35-36页 |
| 3.2 系统架构 | 第36-37页 |
| 3.3 网页爬虫 | 第37-38页 |
| 3.4 字典生成器 | 第38-39页 |
| 3.4.1 分词器 | 第38页 |
| 3.4.2 词干器 | 第38页 |
| 3.4.3 词性标注器 | 第38-39页 |
| 3.5 特征提取器 | 第39-41页 |
| 3.5.1 内容特征 | 第39-40页 |
| 3.5.2 时域特征 | 第40页 |
| 3.5.3 地域特征 | 第40页 |
| 3.5.4 其它特征 | 第40-41页 |
| 3.6 哈希编码器与预测器 | 第41-42页 |
| 3.7 实验结果 | 第42-46页 |
| 3.7.1 预测准确度 | 第42-43页 |
| 3.7.2 查询时间 | 第43-44页 |
| 3.7.3 存储代价 | 第44-46页 |
| 第四章 通用实验平台 | 第46-62页 |
| 4.1 总体结构 | 第47页 |
| 4.2 数据集列表 | 第47-48页 |
| 4.3 哈希算法列表 | 第48-49页 |
| 4.4 配置文件 | 第49-52页 |
| 4.4.1 数据集配置文件 | 第50页 |
| 4.4.2 哈希算法配置文件 | 第50-51页 |
| 4.4.3 实验配置文件 | 第51-52页 |
| 4.4.4 平台配置文件 | 第52页 |
| 4.5 数据预处理 | 第52-55页 |
| 4.5.1 数据采样 | 第53页 |
| 4.5.2 训练/测试/验证数据集划分 | 第53页 |
| 4.5.3 特征标准化 | 第53-54页 |
| 4.5.4 近邻矩阵 | 第54-55页 |
| 4.6 性能评测 | 第55-56页 |
| 4.6.1 海明排序 | 第55-56页 |
| 4.6.2 哈希查找 | 第56页 |
| 4.7 结果管理 | 第56-59页 |
| 4.7.1 缓存 | 第57-58页 |
| 4.7.2 图片 | 第58页 |
| 4.7.3 日志 | 第58-59页 |
| 4.7.4 性能分析表 | 第59页 |
| 4.8 其它实用功能 | 第59-61页 |
| 4.8.1 重复实验 | 第59页 |
| 4.8.2 并行处理 | 第59-60页 |
| 4.8.3 内存控制 | 第60页 |
| 4.8.4 邮件提醒 | 第60-61页 |
| 4.9 平台扩展 | 第61-62页 |
| 全文总结 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第71-72页 |
| 攻读学位期间参与的项目 | 第72-74页 |
