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一种基于多层局部敏感哈希的k最近邻近似查询方法

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摘要

本发明属于数据分析领域，涉及一种基于多层局部敏感哈希的k最近邻近似查询方法。所述的方法先评估映射到各个哈希桶的数据点数量，根据每个哈希桶中数据点数量的大小确定过载哈希桶和欠载哈希桶，然后对过载哈希桶进一步哈希划分成若干子桶，同时对欠载哈希桶进行合并。对于重划分后仍然过载的子桶再递归进行重哈希，经过多次重哈希后，使多个哈希桶的大小尽量均衡。LSH索引结构就变成了一个多层的类似树状的结构。本发明对初始构建的LSH哈希表进行重构，提升密集区域查询点的kNN搜索效率和稀疏区域查询点的kNN搜索的准确率。多层局部敏感哈希结构中的哈希桶大小分布比较均匀，在其上对倾斜分布大数据进行kNN搜索时优势十分明显。

著录项

公开/公告号CN110489419A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-11-22

原文格式PDF
申请/专利权人东北大学;
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申请/专利号CN201910728763.0
发明设计人张岩峰;
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申请日2019-08-08
分类号G06F16/22(20190101);G06F16/2458(20190101);
代理机构21200 大连理工大学专利中心;
代理人戴风友;梅洪玉
地址 110819 辽宁省沈阳市和平区文化路三巷11号
入库时间 2024-02-19 16:20:36

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-12-17

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/22 申请日:20190808

实质审查的生效
2019-11-22

公开

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专利
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1. 一种基于多层局部敏感哈希的k最近邻近似查询方法 [P] . 中国专利： CN110489419A . 2019-11-22
2. 一种近似的海量地址数据最近邻查询方法 [P] . 中国专利： CN103995871A . 2014-08-20
3. HIGH-DIMENSIONAL DATA NEAREST-NEIGHBOR QUERY METHOD BASED ON VARIABLE-LENGTH HASH CODES [P] . 美国专利： US2020142897A1 . 2020-05-07

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5. Identifying works, using a sub-linear time search, such as an approximate nearest neighbor search, for initiating a work-based action, such as an action on the internet [P] . 美国专利： US2008060036A1 . 2008-03-06

机译：使用亚线性时间搜索（例如近似最近邻居搜索）来识别作品，以启动基于作品的动作（例如互联网上的动作）