Vi 1 presenterar den första underlinjära tidsalgoritmen för ungefärlig maximal Inre Produktsökning (MIPS). Vårt förslag är också den första hashing-algoritmen för att söka med (onormaliserad) inre produkt som underliggande likhetsmått. Att hitta haschsystem för minimiimportpriser ansågs vara svårt. Vi visar formellt att den befintliga ramen för locality Sensitive Hashing (LSH) är otillräcklig för att lösa MIPS, och sedan utökar vi den befintliga ramen för LSH för att tillåta asymmetrisk hashing. Vårt förslag är baserat på ett intressant matematiskt fenomen där inre produkter, efter oberoende asymmetriska omvandlingar, kan omvandlas till problemet med ungefärlig nära grannsökning. Denna viktiga observation möjliggör ett effektivt underlinjärt hashsystem för MIPS. I den utvidgade asymmetriska ramen LSH (ALSH) tillhandahåller vi en explicit konstruktion av bevisligen snabba hashsystem för MIPS. Den föreslagna konstruktionen och det utvidgade LSH-ramverket skulle kunna vara av oberoende teoretiskt intresse. Vår föreslagna algoritm är enkel och enkel att implementera. Vi utvärderar metoden, för att hämta inre produkter, i samarbetet filtrering uppgift objekt rekommendationer på Netflix och Moviens dataset.
Shrivastava REF föreslog den asymmetriska LSH för maximal inre produktsökning.
Asymmetric LSH (ALSH) for Sublinear Time Maximum Inner Product Search (MIPS)
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}