| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 研究内容及组织结构 | 第12-14页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 2 相关概念和技术 | 第15-22页 |
| 2.1 近似最近邻检索技术 | 第15-18页 |
| 2.1.1 基本概念 | 第15页 |
| 2.1.2 近似最近邻检索算法 | 第15-16页 |
| 2.1.3 相似性度量方法 | 第16-18页 |
| 2.2 局部敏感哈希 | 第18-20页 |
| 2.2.1 局部敏感哈希原理 | 第18-19页 |
| 2.2.2 局部敏感哈希种类 | 第19-20页 |
| 2.3 信息熵 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 基于平衡索引的局部敏感哈希 | 第22-33页 |
| 3.1 局部敏感哈希近似最近邻检索方法 | 第22-23页 |
| 3.2 精确欧氏局部敏感哈希及其不足 | 第23-26页 |
| 3.3 基于平衡索引的局部敏感哈希 | 第26-31页 |
| 3.3.1 基于平衡索引的局部敏感哈希模型 | 第26-27页 |
| 3.3.2 基于平衡索引的局部敏感哈希索引构建 | 第27-28页 |
| 3.3.3 Depth优化 | 第28-30页 |
| 3.3.4 基于平衡索引的局部敏感哈希查询 | 第30-31页 |
| 3.4 算法分析 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 局部保留的熵量化哈希算法 | 第33-42页 |
| 4.1 局部保留的熵量化哈希算法框架 | 第33-34页 |
| 4.2 局部保留的熵量化哈希算法 | 第34-40页 |
| 4.2.1 算法介绍 | 第34页 |
| 4.2.2 局部信息保留 | 第34-35页 |
| 4.2.3 基于熵的量化 | 第35-39页 |
| 4.2.4 算法时间复杂度分析 | 第39-40页 |
| 4.2.5 混合距离度量 | 第40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-42页 |
| 5 高维数据近似最近邻检索模型 | 第42-55页 |
| 5.1 模型设计 | 第42-43页 |
| 5.2 实验环境 | 第43-46页 |
| 5.2.1 数据集 | 第43-44页 |
| 5.2.2 数据预处理 | 第44-45页 |
| 5.2.3 评价标准 | 第45-46页 |
| 5.2.4 实验环境 | 第46页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第46-54页 |
| 5.3.1 基于平衡索引的局部敏感哈希实验结果与分析 | 第46-50页 |
| 5.3.2 局部保留的熵量化哈希算法实验结果与分析 | 第50-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 6 总结与展望 | 第55-58页 |
| 6.1 归纳总结 | 第55页 |
| 6.2 未来展望 | 第55-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附录 | 第64页 |