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摘要:
为了解决Dijkstra(DK)算法对大规模数据构造最小树时效率不高的问题,结合局部敏感哈希映射(LSH),针对欧氏空间中的样本,提出了一种近似最小树的快速生成算法,即LSHDK算法.该算法通过减少查找近邻点的计算量提高运行速度.计算实验结果表明,当数据规模大于50000个点时,LSHDK算法比DK算法速度更快且所计算的近似最小树在维数较低时误差非常小(0.00—0.05%),在维数较高时误差通常为0.1%~3.0%.
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文献信息
篇名 近似最小树的哈希Dijkstra算法
来源期刊 北京工业大学学报 学科 工学
关键词 近似最小树 局部敏感哈希 Dijkstra
年,卷(期) 2011,(12) 所属期刊栏目 计算机科学
研究方向 页码范围 1915-1920
页数 6页 分类号 TQ015.3
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李玉鑑 57 357 10.0 17.0
2 李厚君 3 7 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
近似最小树
局部敏感哈希
Dijkstra
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京工业大学学报
月刊
0254-0037
11-2286/T
大16开
北京市朝阳区平乐园100号
2-86
1974
chi
出版文献量(篇)
4796
总下载数(次)
21
相关基金
北京市自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Beijing Province
官方网址:http://210.76.125.39/zrjjh/zrjj/
项目类型:重大项目
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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