移动通信
移動通信
이동통신
MOBILE COMMUNICATIONS
2015年
10期
46-51
,共6页
高维数据%相似性搜索%KNN查询%局部敏感哈希算法
高維數據%相似性搜索%KNN查詢%跼部敏感哈希算法
고유수거%상사성수색%KNN사순%국부민감합희산법
high dimensional data%similarity search%KNN query%locality sensitive hashing
局部敏感哈希算法是一种很流行的高维相似性查找算法。通过总结多篇已发表论文，介绍了集中式环境下的局部敏感哈希算法及其实现，分析了各种局部敏感哈希算法的特点和优缺点。在近似最近邻查询中的广泛应用证实了局部敏感哈希算法的有效性。
跼部敏感哈希算法是一種很流行的高維相似性查找算法。通過總結多篇已髮錶論文，介紹瞭集中式環境下的跼部敏感哈希算法及其實現，分析瞭各種跼部敏感哈希算法的特點和優缺點。在近似最近鄰查詢中的廣汎應用證實瞭跼部敏感哈希算法的有效性。
국부민감합희산법시일충흔류행적고유상사성사조산법。통과총결다편이발표논문，개소료집중식배경하적국부민감합희산법급기실현，분석료각충국부민감합희산법적특점화우결점。재근사최근린사순중적엄범응용증실료국부민감합희산법적유효성。
Locality sensitive hashing is a very popular high dimensional similarity search algorithm. LSH algorithm and its implementation in centralized environment were introduced. Features, advantages and disadvantages of LSH algorithm were analyzed by summarizing several published papers. LSH algorithm was proved to be effective in widespread applications of approximate nearest neighbor query.
