迭代自组织哈希算法

• 作者: 卢海涛 王振 田爱奎 韩雪莲
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 迭代自组织数据分析 多重编码 乘积空间 最远平均距离
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1416-1420
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.10.0811

摘要

为了解决现有哈希算法的中心点不确定性和离散编码表达有限的问题,提出迭代自组织哈希算法(it-erative self-organizing hashing,ISOH).该算法采用迭代自组织数据分析量化空间,以提高近邻检索准确率;在聚类中心初始化方面,使用最远平均距离方法选择初始聚类中心,避免初始聚类中心的随机性;为解决固定编码长度所表示的二值编码种类有限的问题,提出建立多重编码机制;在时间复杂度方面,ISOH算法采用乘积空间,以较低的代价得到更长的编码.实验结果表明,在SIFT、GIST和CIFAR10数据集上与K-均值哈希和可扩展图哈希等具体化哈希算法相比,ISOH算法能有效提高近邻检索的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田爱奎	山东理工大学计算机科学与技术学院	28	164	8.0	12.0
2	王振	山东理工大学计算机科学与技术学院	21	16	2.0	3.0
3	韩雪莲	山东理工大学计算机科学与技术学院	2	0	0.0	0.0
4	卢海涛	山东理工大学计算机科学与技术学院	3	4	1.0	2.0