大规模数据检索中基于哈希编码的量化技术综述

• 作者: 任艳多
• 来源期刊: 数据通信
• 学科: 工学
• 关键词: 大规模数据检索 哈希编码 量化 保相似性
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 45-48,54
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3970字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-5057.2018.02.011

摘要

随着信息技术的飞速发展,各行业的数据呈爆炸式增长.大规模数据的检索与分析是大数据研究的关键内容之一.量化技术是基于哈希编码的数据检索算法的一个研究热点.探讨了基于哈希编码的量化技术在数据检索中的目标,介绍了四类典型的基于哈希编码的量化技术,即基于超平面的量化、基于笛卡尔积的量化、基于深度学习的量化以及基于优化编码的量化.阐述了每类量化技术的特点,对基于哈希编码的量化领域未来的研究方向提出了一些思考和建议.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任艳多		3	2	1.0	1.0