结合用户及地理信息的图像主题建模



结合用户及地理信息的图像主题建模

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结合用户及地理信息的图像主题建模

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
图目录	第7-8页
表目录	第8-9页
第1章绪论	第9-13页
· 研究背景和选题意义	第9-10页
· 研究动机和本文的主要工作	第10-11页
· 本文的组织结构	第11-12页
· 本章小结	第12-13页
第2章国内外研究现状	第13-23页
· 传统主题建模算法	第13-19页
· LSA	第13-14页
· PLSA	第14-17页
· LDA	第17-19页
· 传统主题模型算法小结	第19页
· 结合地理信息的主题建模算法	第19-22页
· GeoFolk	第19-21页
· Eisenstein的地理主题模型	第21-22页
· 本章小结	第22-23页
第3章结合作者与地理信息的图像主题建模算法	第23-37页
· 关键定义	第23-25页
· AGTM算法基本思想	第25-26页
· AGTM算法流程	第26-28页
· AGTM算法求解	第28-35页
· 最大期望值算法	第28-30页
· 求解流程	第30-33页
· 参数初值设定	第33-34页
· 主题的表示方法	第34-35页
· 时间复杂度分析及参数设定	第35-36页
· AGTM算法时间复杂度分析	第35-36页
· 参数设定	第36页
· 本章小结	第36-37页
第4章实验结果	第37-59页
· 数据集	第37页
· 量化评价标准	第37-38页
· 复杂度	第37-38页
· KL距离	第38页
· 对比算法	第38-39页
· 结果展示	第39-58页
· 量化结果展示	第39-54页
· 可视化结果展示	第54-58页
· 本章小结	第58-59页
第5章基于VisualRank算法的代表性图像挖掘	第59-66页
· 随机游走模型以及PageRank算法	第59-60页
· 随机游走模型	第59页
· PageRank算法思想	第59-60页
· PageRank算法求解	第60页
· VisualRank算法	第60-62页
· 图像相似度计算	第61-62页
· VisualRank算法求解	第62页
· VisualRank算法实验结果	第62-65页
· 实验数据集	第62-63页
· 实验结果	第63-65页
· 本章小结	第65-66页
第6章总结与展望	第66-68页
· 工作总结	第66页
· 下一步工作和展望	第66-68页
参考文献	第68-71页
致谢	第71-72页
作者简介	第72页

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