【摘 要】
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在解决高维数据的相似性搜索问题中,最具代表性的算法是局部敏感哈希算法,它将高维空间向量映射至低维汉明空间,并保持原空间向量相似性,使得新空间向量的汉明距离反映原空间
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助（2018MS073）
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在解决高维数据的相似性搜索问题中,最具代表性的算法是局部敏感哈希算法,它将高维空间向量映射至低维汉明空间,并保持原空间向量相似性,使得新空间向量的汉明距离反映原空间向量相似度.本文介绍了局部敏感哈希算法的基本思路以及实现过程,分析了其还存在的不足——需要的大量的存储空间来保证查询效率.为此,尝试采用混合索引结构,在数据的搜索和处理过程对数据按出现次数进行分类,过滤无效数据,提高相似搜索的时间和空间效率.
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