一种可扩展的面向海量数据高维最近邻检索的对等索引结构

齐向东; 刘大伟; 王劲林

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一种可扩展的面向海量数据高维最近邻检索的对等索引结构

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大规模数据集的最近邻检索,目前逐渐成为计算机领域中一个重要问题.采用一种分布式对等索引结构,对海量数据集进行最近邻检索.通过采用lp范数下的局部敏感哈希算法对高维空间的数据进行相似检索,并利用典型的哈希算法与不均匀Hilbert曲线结合,将高维的局部敏感哈希数据桶空间映射到一维DHT索引空间.系统设计时同时考虑相似性检索和P2P网络维持的需求,索引本身具备局部敏感特性,以及DHT网络的负载均衡能力.文中将展示如何利用局部敏感哈希有效地在P2P网络中执行最近邻搜索问题.实验基于真实数据,进一步验证本方法的有效性,以及扩展性上相比于其他方法的优势.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2014年第4期|765-769|共5页
作者
齐向东; 刘大伟; 王劲林;
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作者单位

1. 中国科学院声学所国家网络新媒体工程技术研究中心 2. 中国科学技术大学网络传播系统与控制联合实验室网络传播系统与控制安徽省重点实验室 3. 中国科学院计算技术研究所烟台分所烟台中科网络技术研究所;

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正文语种 chi
中图分类检索机;
关键词
最近邻搜索; 局部敏感哈希; 分布式哈希表; Hilbert曲线;

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