对集合的相似性进行高效估计,在计算机的很多应用中都是要解决的一个核心问题.基于原始最小哈希算法,提出一种压缩二进制解决框架ES_SSE (Even Sketch for Set Similarity Estimation)来对集合间的杰卡德相似系数进行估计.对ES_SSE和b-bit进行了模型介绍,并详细描述了ES_SSE的构造原理;分析了Jaccard similarity估计所利用的理论模型基础,并建立了估计量模型;通过实验验证了ES_SSE的高效性能,当J值大于80％时,ES_SSE比b-bit的性能优势更加明显.
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