基于深度学习的可学习索引研究

彭永鑫

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基于深度学习的可学习索引研究

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如何对数据进行高效的检索一直是个热门话题。传统的索引方法在大数据环境下进行最近邻查找时,面临着查找速度慢、准确率不高等问题。为了保证检索效率,人们往往会牺牲一定的准确度来换取更高的查询效率。随着机器学习和神经网络的发展,采用基于深度学习的可学习索引模型,将检索过程使用神经网络的查找进行代替成为一种可行的方法。实验结果表明,在解决最近邻查找问题时,使用包含输入层、神经网络层、索引层和输出层等四个层次的深度学习模型,能够在保持一定查找准确率的基础上,在查找时间上取得优势。

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来源
《微型电脑应用》 |2022年第7期|151-153|共3页
作者
彭永鑫;
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作者单位

商洛学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
深度学习; 最近邻查找; 可学习索引;

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