摘要
针对现有的高维空间近似k近邻查询算法在数据降维时不考虑维度间关联关系的问题,首次提出了基于维度间关联规则进行维度分组降维的方法.该方法通过将相关联维度分成一组进行降维来减少数据信息的损失,同时针对Hash降维后产生的数据偏移问题,设置了符号位并基于符号位的特性对结果进行精炼;为提高维度间关联规则挖掘的效率,提出了一种新的基于UFP-tree的频繁项集挖掘算法.通过将数据映射成二进制编码来进行查询,有效地提高了近似k近邻查询效率,同时基于信息熵筛选编码函数,提高了编码质量;在查询结果精炼的过程,基于信息熵对候选集数据的编码位进行权重的动态设定,通过比较动态加权汉明距离和符号位碰撞次数返回最终近似k近邻结果.理论和实验研究表明,所提方法能够较好地处理高维空间中近似k近邻查询问题.
基金项目
国家自然科学基金(61872105)
黑龙江省自然科学基金(LH2020F047)
黑龙江省留学归国人员科学基金(LC2018030)
黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12531z004)
NETL
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