Förmågan att snabbt söka likheter i stor skala är av stor betydelse för många tillämpningar inom informationsinsamling (IR). Ett lovande sätt att påskynda likhetssökning är semantisk hashing som designar kompakta binära koder för ett stort antal dokument så att semantiskt liknande dokument kartläggs till liknande koder (inom ett kort hamming avstånd). Även om vissa nyligen föreslagna tekniker kan generera högkvalitativa koder för dokument som är kända i förväg, är det fortfarande ett mycket svårt problem att få fram koderna för tidigare osedda dokument. I detta dokument betonar vi denna fråga och föreslår en ny Self-Taught Hashing (STH) strategi för semantisk hashing: vi först hitta den optimala l-bit binära koder för alla dokument i den givna corpus via oövervakade lärande, och sedan träna l clasfiers via övervakad inlärning för att förutsäga l-bit koden för alla frågor dokument som inte tidigare. Våra experiment på tre verkliga textdatauppsättningar visar att det föreslagna tillvägagångssättet med binarised Laplacian Eigenmap (LapEig) och linjära stöd Vector Machine (SVM) överträffar state-of-the-art tekniker avsevärt.
Slutligen, låt oss här notera att självlärd Hashing (STH) REF använder SVMs för att generera hashkoder.
Self-taught hashing for fast similarity search
{'venue': "SIGIR '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}