Målet med den här artikeln är tvåfaldigt. I den första delen undersöker vi en familj av närmaste granne algoritmer som bygger på begreppet lokalitetskänslig hashing. Många av dessa algoritmer har redan framgångsrikt tillämpats i en rad olika praktiska scenarier. I den andra delen av denna artikel beskriver vi en nyligen upptäckt hashing-baserad algoritm, för det fall där objekten är punkter i det d-dimensionella Euclidean utrymmet. Som det visar sig, prestandan av denna algoritm är bevisligen nära optimal i klassen av lokalhetskänsliga hashing algoritmer. 1 Se avsnitt 2.4 för mer information om exakta algoritmer. Sammanfattning I n denna artikel, ger vi en översikt över effektiva algoritmer för ungefärliga och exakt närmaste granne problem. Målet är att förbehandla en datauppsättning av objekt (t.ex. bilder) så att man senare, med tanke på ett nytt frågeobjekt, snabbt kan returnera det datauppsättningsobjekt som är mest likt frågan. Problemet är av stort intresse för många olika områden.
Hashing-baserade algoritmer REF behöver vanligtvis bygga en lokal-känslig hash funktion för att hitta närliggande punkter.
Near-optimal hashing algorithms for approximate nearest neighbor in high dimensions
{'venue': 'CACM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}