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摘要:
快速最近邻搜索在大规模数据的计算机应用变得越来越重要.具有快速搜索机制和紧凑的索引结构的哈希方法有着至关重要的作用.大多数目前的监督哈希方法都采用批量模型.但是,批量学习策略在面对大型数据集时可能效率不高.而且,对于批量学习来说,随着数据集的不断发展和随着时间的推移出现新的变化,在线监督哈希技术提出适应性数据的哈希函数.本文讨论了多种在线学习哈希方法的异同,并针对目前研究现状分析在线哈希后续工作研究方向.
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文献信息
篇名 基于在线学习型哈希的最近邻查找算法研究进展
来源期刊 数据通信 学科
关键词 在线 学习型哈希 监督学习 最近邻查找
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目 技术交流
研究方向 页码范围 22-27,37
页数 7页 分类号
字数 5998字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-5057.2018.01.006
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 胡伟 宁波大学信息科学与工程学院 5 10 2.0 3.0
2 孙瑶 宁波大学信息科学与工程学院 4 7 2.0 2.0
3 任艳多 宁波大学信息科学与工程学院 3 2 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
在线
学习型哈希
监督学习
最近邻查找
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
数据通信
双月刊
1002-5057
11-2841/TP
大16开
北京市海淀区学院路40号
82-891
1980
chi
出版文献量(篇)
2014
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6
总被引数(次)
7821
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