【摘 要】
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由于最近邻查询算法一般需要较高时间和空间代价,往往不能满足大数据查询的需要.哈希技术可以大幅度减少查询时间和存储空间,其主要思想是将原始空间中的高维数据映射成为一
【基金项目】
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浙江省自然科学基金(No.LZ20F020001,No.LY20F020009),国家自然科学基金(No.61472194,No.61572266)
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由于最近邻查询算法一般需要较高时间和空间代价,往往不能满足大数据查询的需要.哈希技术可以大幅度减少查询时间和存储空间,其主要思想是将原始空间中的高维数据映射成为一组编码,且满足保相似性原则.现有的大部分哈希方法一般认为哈希编码的各维度权重相同.然而在实际情况中,不同的维度往往携带有不同的信息.为此,本文提出了新的算法,为编码的每个维度分配权重,并提出了对应的量化编码方式.理论证明了算法的可行性,在真实数据集下与其他哈希算法对比实验也验证了该算法的有效性.
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