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摘要:
局部敏感哈希方法(LSH)已经被广泛用于高维数据和大规模数据集的最近邻查询,然而现有方法大多将LSH方法用于单一类型的数据,文中尝试将LSH方法用于二元混合类型数据,如图像-文本数据,空间-文本数据等.文中提出了一种基于LSH混合索引结构的相似性查询方法,该方法可有效地管理含两种数据类型的数据,并且融合两种数据类型的相似性进行最近邻查询.文中提出的查询方法主要有三个特点:首先,结合LSH方法为混合数据构建混合哈希值,该混合哈希值保留有数据对象之间内容相似性的信息,基于混合哈希值构建哈希索引,进行快速准确的最近邻查询;其次,该方法解决传统LSH方法固定敏感半径的问题,可以有效地处理可变查询范围的相似性查询;最后,该方法在分布式环境中不需要全局索引信息,保证分布式查询的伸缩性.文中通过理论分析证明了查询方法和查询算法的准确性和有效性,进一步通过分布式系统优化及基于真实数据和合成数据的大量实验验证了方法的伸缩性和高效性.
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文献信息
篇名 一种基于LSH面向二元混合类型数据的相似性查询方法
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 二元混合数据 相似性查询 局部敏感哈希 分布式查询算法 最近邻查询
年,卷(期) 2018,(8) 所属期刊栏目 数据科学与工程
研究方向 页码范围 1827-1843
页数 17页 分类号 TP391
字数 16904字 语种 中文
DOI 10.11897/SP.J.1016.2018.01827
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 于戈 东北大学计算机科学与工程学院 426 6587 38.0 64.0
2 申德荣 东北大学计算机科学与工程学院 111 1289 18.0 32.0
3 寇月 东北大学计算机科学与工程学院 68 816 12.0 26.0
4 聂铁铮 东北大学计算机科学与工程学院 69 854 13.0 27.0
5 朱命冬 东北大学计算机科学与工程学院 11 12 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (0)
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参考文献  (10)
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2019(2)
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  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
二元混合数据
相似性查询
局部敏感哈希
分布式查询算法
最近邻查询
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
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
相关基金
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
论文1v1指导