Vi presenterar en ny "Locality Sensitive Hashing"-plan för det ungefärliga neighbor-problemet under "Norm", baserad på "Stable distributions". Vårt system förbättrar körtiden för den tidigare algoritmen för fallet med 3⁄4 normen. Det ger också den första kända bevisligen effektiva approximativa NN algoritm för fallet  och 1⁄2. Vi visar också att algoritmen finner den exakta nära neigbhor i Ç ́ —Ó  och μ tid för data som uppfyller vissa "bounded tillväxt" tillstånd. Till skillnad från tidigare system, vårt LSH-system fungerar direkt på punkter i Euclidean utrymme utan inbäddningar. Följaktligen, den resulterande frågetiden bundna är fri från stora faktorer och är enkel och lätt att genomföra. Våra experiment (på syntetiska datamängder) visar att vår datastruktur är upp till 40 gånger snabbare än -trädet.
Locality Sensitive Hashing (LSH) REF är en av de mest kända representanterna.
Locality-sensitive hashing scheme based on p-stable distributions
{'venue': "SCG '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}