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结合用户及地理信息的图像主题建模

作　者: 罗杰斯
导　师: 吴飞
学　校: 浙江大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 主题建模 地理信息 作者关系 代表性图像
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 16次
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内容摘要


随着互联网的发展,网络上的数据日益增长,其中带有地理信息的互联网数据越来越多,传统的主题建模算法只能利用文档的单词信息,丢弃掉了文档地点信息。因此完善的地理相关文档主题建模算法不仅具有十分重要的理论意义,也成为现在网络背景下的急切述求,当今对地理相关文档进行主题建模已经成为了一个热门研究方向。本文主要工作为结合用户及地理信息的图像主题建模,将图像标签看作文档中的单词,图像的用户即可认为是文档的作者,带有GPS信息的图像数据就可看作地理相关文档。为了有效地在些地理相关文档中挖掘信息,本文在已有研究的基础上提出了一种名为“结合作者与地理信息的图像主题建模”算法(Author-related Geographical Topic Modeling,简称AGTM)。AGTM算法在主题建模过程中引入了文档地理信息和作者信息,并利用文档地点的相关性和作者之间所存在的好友关系来提高主题建模结果的准确度。AGTM在主题建模过程中基于这样一个假设：即如果两个文档的地点很接近或者作者之间存在着好友关系,那么这两个文档以较大可能性从属于同一主题。本文采用Flickr图像作为数据集,实验结果表明AGTM算法在实验中取得了较好的性能,符合理论的预期,并说明了本文中地理信息和作者好友关系会提高算法结果的假设是正确的。进一步地,在主题建模得到结果后,本文通过VisualRank算法从图像文档集合中挖掘出每个主题具有代表性的图像。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-7
图目录  7-8
表目录  8-9
第1章 绪论  9-13
  1.1 研究背景和选题意义  9-10
  1.2 研究动机和本文的主要工作  10-11
  1.3 本文的组织结构  11-12
  1.4 本章小结  12-13
第2章 国内外研究现状  13-23
  2.1 传统主题建模算法  13-19
    2.1.1 LSA  13-14
    2.1.2 PLSA  14-17
    2.1.3 LDA  17-19
    2.1.4 传统主题模型算法小结  19
  2.2 结合地理信息的主题建模算法  19-22
    2.2.1 GeoFolk  19-21
    2.2.2 Eisenstein的地理主题模型  21-22
  2.3 本章小结  22-23
第3章 结合作者与地理信息的图像主题建模算法  23-37
  3.1 关键定义  23-25
  3.2 AGTM算法基本思想  25-26
  3.3 AGTM算法流程  26-28
  3.4 AGTM算法求解  28-35
    3.4.1 最大期望值算法  28-30
    3.4.2 求解流程  30-33
    3.4.3 参数初值设定  33-34
    3.4.4 主题的表示方法  34-35
  3.5 时间复杂度分析及参数设定  35-36
    3.5.1 AGTM算法时间复杂度分析  35-36
    3.5.2 参数设定  36
  3.6 本章小结  36-37
第4章 实验结果  37-59
  4.1 数据集  37
  4.2 量化评价标准  37-38
    4.2.1 复杂度  37-38
    4.2.2 KL距离  38
  4.3 对比算法  38-39
  4.4 结果展示  39-58
    4.4.1 量化结果展示  39-54
    4.4.2 可视化结果展示  54-58
  4.5 本章小结  58-59
第5章 基于VisualRank算法的代表性图像挖掘  59-66
  5.1 随机游走模型以及PageRank算法  59-60
    5.1.1 随机游走模型  59
    5.1.2 PageRank算法思想  59-60
    5.1.3 PageRank算法求解  60
  5.2 VisualRank算法  60-62
    5.2.1 图像相似度计算  61-62
    5.2.2 VisualRank算法求解  62
  5.3 VisualRank算法实验结果  62-65
    5.3.1 实验数据集  62-63
    5.3.2 实验结果  63-65
  5.4 本章小结  65-66
第6章 总结与展望  66-68
  6.1 工作总结  66
  6.2 下一步工作和展望  66-68
参考文献  68-71
致谢  71-72
作者简介  72

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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