重庆理工大学学报2020，Vol.34Issue(1) ：71-76,134.

基于非固定长度散列表的无监督式海明距离搜索

Unsupervised Hamming Distance Search Based on Unfixed Length Hash List

李明兰
重庆理工大学学报2020，Vol.34Issue(1) ：71-76,134.
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基于非固定长度散列表的无监督式海明距离搜索

Unsupervised Hamming Distance Search Based on Unfixed Length Hash List

李明兰1
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作者信息

  • 1. 青岛大学 数学与统计学院,山东 青岛 266071
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摘要

为提高大规模数据的检索效率,提出一种无监督式的海明距离搜索方法.首先,为了提高散列表处理效率,通过放宽尺寸约束得到具有可变长度散列键的多个散列表;然后,基于多散列表检索概率的理论分析,通过一个搜索算法,得到适合的散列键长度(HKL)的集合,并由此得到检索机制.实验采用了SIFT、ANN和Flickr三个大规模数据集,利用最小召回率和检索阈值验证方法的性能.实验结果表明:所提方法可高效处理大规模数据集,实现了1～3个数量级的加速度.

关键词

数据检索/大规模数据集/多散列表/海明空间/散列键长度

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基金项目

山东省杰出青年科学基金(JQ201419)

山东省自然科学英才基金(ZR2015FM023)

出版年

2020
重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
被引量1
参考文献量5
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