一种LSH索引的自动参数调整方法

被引：7

作者：

卢炎生

饶祺

机构：

[1] 华中科技大学计算机科学与技术学院

来源：

华中科技大学学报(自然科学版) | 2006年 / 11期

关键词：

高维数据索引; 相似度查询; 近似最近邻查询;

D O I：

10.13245/j.hust.2006.11.012

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

针对LSH技术的固有缺点提出了一种根据数据自动调整LSH索引结构关键参数的方法,该方法面向数据集,使得索引结构可以针对不同数据集的统计特征选取适当的散列函数,而不用手工调整LSH索引结构中的关键参数,提高了LSH算法的准确性,且在进行查询时不增加额外的时间空间开销.模拟实验表明,和使用原始LSH算法相比较,使用该方法进行最近邻查询得到结果集的相似性可以提高10%左右,相似偏差可以减小8%左右;并且由于参数调整过程在查询过程之前,因此改进LSH算法和原始LSH算法在进行查询时有相同的时间空间性能.

引用

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