Minise hashing (Minhash) är ett allmänt populärt indexeringssystem i praktiken. Minhash är utformad för att uppskatta uppsättning likhet och är känd för att vara suboptimal i många applikationer där den önskade åtgärden är satt överlappning (dvs. inre produkt mellan binära vektorer) eller set inneslutning. Minhash har inneboende fördomar mot mindre uppsättningar, vilket negativt påverkar dess prestanda i tillämpningar där en sådan bestraffning inte är önskvärd. I detta dokument föreslår vi asymmetrisk hashing (MH-ALSH) för att ge en lösning på detta välkända problem. Det nya systemet använder asymmetriska omvandlingar för att upphäva fördomarna hos traditionella minhash mot mindre uppsättningar, vilket gör den slutliga "kollisionsannolikheten" monoton i den inre produkten. Våra teoretiska jämförelser visar att, för uppgiften att hämta med binära inre produkter, asymmetrisk minhash är bevisligen bättre än traditionella minhash och andra nyligen föreslagna hashing algoritmer för allmänna inre produkter. Således får vi en algoritmisk förbättring jämfört med befintliga metoder i litteraturen. Experimentella utvärderingar av fyra offentligt tillgängliga högdimensionella datauppsättningar validerar våra påståenden. Den föreslagna schemat överträffar, ofta betydligt, andra hashing algoritmer på uppgiften att nära granne hämtning med inställd inneslutning. Vårt förslag är enkelt och enkelt att genomföra i praktiken.
Asymmetrisk minwise hashing är en teknik för ungefärlig inneslutning likhet sökning REF.
Asymmetric Minwise Hashing for Indexing Binary Inner Products and Set Containment
{'venue': "WWW '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}