發(fā)布時間：2017-12-24 01:23

  本文關鍵詞：含有等序關系的排序?qū)W習算法研究　出處：《中國民航大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的飛速發(fā)展,計算機與網(wǎng)絡已經(jīng)融入到我們的日常學習、工作和生活之中,同時也變成了人們獲取知識信息,了解世界的一種重要方式。利用搜索引擎在大量數(shù)據(jù)中對相關信息進行高效檢索顯得尤為重要。而排序問題是信息檢索中最關鍵的環(huán)節(jié)之一,對檢索信息的精準推薦發(fā)揮了舉足輕重的作用。在現(xiàn)有的排序?qū)W習問題中,排序?qū)W習的目標是根據(jù)預測得分為對象實現(xiàn)排序。當需要排序的目標對象存在兩個或者以上相對屬性或等級幾乎一樣的時候(稱之為等序關系),得到一個從大到小進行排序的偏序全排列是不合理的。因此,本文研究了含有等序關系的排序?qū)W習算法,學習得到的排序函數(shù)既可以判斷偏序關系,又可以判斷等序關系。本文的主要內(nèi)容如下:(1)研究了基于對級的含有等序關系的排序?qū)W習算法。分別以softmax回歸函數(shù)、歐式距離函數(shù)、以及Bradley-Terry模型為基礎,針對排序問題進行改進,得到了三個在訓練和測試過程中都考慮了等序關系的排序?qū)W習算法,實現(xiàn)了對含有等序關系對象的排序。(2)研究了基于子序列的含有等序關系的排序?qū)W習算法。以Bradley-Terry模型為基礎,通過增加樣本序列長度得到豐富的排序結構信息,得到了含有等序關系的子序列排序?qū)W習算法。將上述提及的算法應用于圖像重排序。將提及的含有等序關系的排序?qū)W習算法與深度學習框架相結合,在兩個公開的圖像數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)了圖像的重排序。實驗結果表明了該方法能夠有效的對含有等序關系圖像的進行排序。
【學位授予單位】：中國民航大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP181

【參考文獻】

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1 李紅蓮,王春花,袁保宗;一種改進的支持向量機NN-SVM[J];計算機學報;2003年08期

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本文編號：1326312