Den explosiva tillväxten i Big Data har rönt stor uppmärksamhet när det gäller att utforma effektiva indexerings- och sökmetoder på senare tid. I många kritiska tillämpningar som storskalig sökning och mönster matchning, hitta närmaste grannar till en fråga är ett grundläggande forskningsproblem. Den enkla lösningen med en uttömmande jämförelse är dock ogenomförbar på grund av den oöverkomliga beräknings komplexiteten och kravet på minne. Som svar, ungefär närmaste granne (ANN) sökning baserad på hashing tekniker har blivit populärt på grund av dess lovande prestanda i både effektivitet och noggrannhet. Tidigare randomiserade hashmetoder, t.ex. lokalkänslig hash (LSH), utforska dataoberoende hashfunktioner med slumpmässiga projektioner eller permutationer. Även om den har eleganta teoretiska garantier för sökkvaliteten i vissa metriska utrymmen, har prestandan av randomiserad hashing visat sig otillräcklig i många realworld-applikationer. Som ett botemedel har det dykt upp nya metoder för att integrera datadrivna inlärningsmetoder i utvecklingen av avancerade hashfunktioner. Sådana inlärnings-till-hash metoder utnyttja information såsom datadistributioner eller klassetiketter när optimera hash koder eller funktioner. Viktigt är att de inlärda hashkoderna kan bevara närheten till närliggande data i de ursprungliga funktionsrymderna i hashkodsrymderna. Syftet med denna uppsats är att ge läsarna systematisk förståelse för insikter, för- och nackdelar med de nya teknikerna. Vi tillhandahåller en omfattande kartläggning av lärande-till-hash-ramverket och representativa tekniker av olika slag, inklusive oövervakade, halvövervakade och övervakade. Dessutom sammanfattar vi också den senaste tidens hashing metoder med hjälp av de djupt lärande modellerna. Slutligen diskuterar vi forskningens framtida inriktning och trender på detta område.
På senare tid har datadrivna inlärningsmetoder för avancerade hashfunktioner (dvs. att lära sig hasch) blivit populära, särskilt i samband med närmaste grannes frågor (för en enkät, se REF ).
Learning to Hash for Indexing Big Data—A Survey
{'venue': 'Proceedings of the IEEE', 'journal': 'Proceedings of the IEEE', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}