面向低碳智能社会的哈希建模及其应用--聚文网

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内容简介

近年，各类数据急剧增长，这给在中小规模数据上开发的传统算法带来了极大的机遇和挑战。特别地，最近邻搜索算法（Nearest Neighbor Search, NNS）在大规模机器学习和数据管理任务中扮演着重要角色。事实上，在如图像检索这类实际任务中，即便采用近似最近邻搜索算法（Approximate Nearest Neighbors, ANN），其性能就已经足够满足用户需求，而不必采用精确的NN算法。鉴于地球环境变化和低碳经济的内在要求，低碳智能计算是构建低碳智能社会的关键环节之一。由于具有存储代价低和检索速度快的优点，保留相似性哈希技术成为低碳智能计算的主流解决方案之一。本书首先介绍保留相似性哈希技术的基本思想和内涵，其次着重介绍了研究组近年来将保留相似性哈希应用在图像检索任务上的研究工作，然后介绍了其在其它数据类型上的运用方式，最后讨论了该领域未来可能的研究趋势。本书适合对机器学习与人工智能感兴趣的读者，也适合研究保留相似性哈希方法的研究者。

作者简介

毛先领，北京理工大学副教授，博士生导师。主要研究人工智能与网络数据挖掘，具体研究信息抽取、自动问答与对话、哈希建模等方向。目前担任计算机学会中文信息技术专委会委员，中文信息学会青工委委员以及语言与知识专委会委员。在ACL、SIGIR、AAAI、IJCAI、TOIS、TKDE、CIKM、EMNLP、COLING等国际顶级期刊会议上发表学术论文40余篇；分别获NLPCC 2019和ICKG 2020最佳论文奖；部分成果获中国电子学会科技进步一等奖和浙江省科技进步三等奖；现承担或参与国家重点研发计划课题、国家自然科学基金重点项目和面上项目等多项科研工作。

第1章绪论 1.1 哈希是什么 1.2 哈希算法的分类 1.3 评价标准 1.4 哈希算法的历史趋势 1.5 哈希算法的应用 1.6 如何阅读这本书 I 面向图像的哈希算法第2章数据独立哈希算法位置敏感哈希算法第3章无监督哈希算法 3.1 无监督浅层哈希算法 3.2 无监督深度哈希算法 3.2.1 基于物体检测的无监督深度哈希算法 3.2.2 基于流形的局部语义相似性结构重建的无监督深度哈希算法 3.2.3 基于大规模图像检索的图规整化无监督深度哈希算法 3.2.4 基于局部聚合的无监督哈希算法 3.2.5 通过自适应聚类和实例识别的深度无监督哈希算法第4章有监督哈希算法 4.1 有监督浅层哈希算法 4.2 有监督深度哈希算法 4.2.1 分层标记数据监督下的深度哈希算法 4.2.2 具有动态加权方案的深度监督哈希算法 4.2.3 基于高斯权重的汉明哈希算法 4.2.4 基于图像属性的保留相似性深度哈希算法 Ⅱ 面向其他数据类型的哈希算法第5章文本哈希算法 5.1 浅层文本哈希算法 5.2 深层文本哈希算法大规模学术性深层语义哈希算法第6章用于网络嵌入的哈希算法 6.1 网络的数学基础 6.1.1 图 6.1.2 邻接矩阵 6.2 网络嵌入网络信息的分类 6.3 在嵌入网络中使用哈希算法第7章跨模态哈希算法 7.1 无监督跨模态哈希算法 7.2 有监督跨模态哈希算法哈希函数和统一哈希码联合学习的深度跨模态哈希算法第8章哈希算法的未来趋势 8.1 低碳经济与智能社会 8.2 哈希算法的潜在应用 8.3 总结参考文献

面向低碳智能社会的哈希建模及其应用

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