Locality Sensitive Hashing for Similarity Search Using MapReduce on Large Scale Data

机译：在大型数据上使用MapReduce进行相似度搜索的局部敏感哈希

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The paper describes a very popular approach to the problem of similarity search, namely methods based on Locality Sensitive Hashing (LSH). To make coping with large scale data possible, these techniques have been used on the distributed and parallel computing framework for efficient processing using MapReduce paradigm from its open source implementation Apache Hadoop.

机译：本文描述了一种非常流行的解决相似性搜索问题的方法，即基于局部敏感哈希（LSH）的方法。为了使处理大规模数据成为可能，这些技术已在分布式并行计算框架中使用，以使用来自其开源实现Apache Hadoop的MapReduce范式进行有效处理。

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来源
《Language processing and intelligent information systems》|2013年|171-178|共8页
会议地点 Warsaw(PL)
作者
Radoslaw Szmit;
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作者单位

Warsaw University of Technology - Electrical Engineering Institute of Control and Industrial Electronics;

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