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基于多表投票的弱随机检索方法
1
作者
龙清
郭志刚
高毫林
《信息工程大学学报》
2012年第3期319-324,共6页
高维向量检索在模式识别、计算机视觉、信息检索等领域有着重要的作用。对数据点进行随机映射的位置敏感哈希是当前该问题的主要解决方法,它虽然速度快,但随机性强。为减弱其随机性,提出了多表投票的弱随机检索方法。该方法首先对所有...
高维向量检索在模式识别、计算机视觉、信息检索等领域有着重要的作用。对数据点进行随机映射的位置敏感哈希是当前该问题的主要解决方法,它虽然速度快,但随机性强。为减弱其随机性,提出了多表投票的弱随机检索方法。该方法首先对所有数据点进行随机映射,然后进行相似计算得出检索向量,再将多个哈希表对应的检索向量构造成矩阵,最后对该矩阵列元素进行频次投票得出最终索引。实验说明该方法能综合利用多个哈希表的信息降低位置敏感哈希的随机性,并得出与真实近似程度相当的结果。
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关键词
高维向量
位置敏感哈希
多表投票
随机映射
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职称材料
题名
基于多表投票的弱随机检索方法
1
作者
龙清
郭志刚
高毫林
机构
南海舰队指挥所
信息工程大学信息工程学院
出处
《信息工程大学学报》
2012年第3期319-324,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(60872142)
文摘
高维向量检索在模式识别、计算机视觉、信息检索等领域有着重要的作用。对数据点进行随机映射的位置敏感哈希是当前该问题的主要解决方法,它虽然速度快,但随机性强。为减弱其随机性,提出了多表投票的弱随机检索方法。该方法首先对所有数据点进行随机映射,然后进行相似计算得出检索向量,再将多个哈希表对应的检索向量构造成矩阵,最后对该矩阵列元素进行频次投票得出最终索引。实验说明该方法能综合利用多个哈希表的信息降低位置敏感哈希的随机性,并得出与真实近似程度相当的结果。
关键词
高维向量
位置敏感哈希
多表投票
随机映射
Keywords
high dimension vector
locality sensitive hashing
multi-hashing table voting
randomprojection
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
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1
基于多表投票的弱随机检索方法
龙清
郭志刚
高毫林
《信息工程大学学报》
2012
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