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LayerLSB:基于分层局部敏感B树的最近邻搜索
被引量：
1
1
作者
丁际文
刘卓锦
+2 位作者
王家兴
张岩峰
于戈
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第4期32-39,共8页
最近邻搜索由于其广泛的应用已成为一个重要的研究课题。传统的空间索引结构,如R-tree和KD-tree,可以在低维空间中高效地返回准确的最近邻搜索结果,但不适用于高维空间。局部敏感B树(LSB)将数据点哈希到可排序的一维值,并将它们排列成...
最近邻搜索由于其广泛的应用已成为一个重要的研究课题。传统的空间索引结构,如R-tree和KD-tree,可以在低维空间中高效地返回准确的最近邻搜索结果,但不适用于高维空间。局部敏感B树(LSB)将数据点哈希到可排序的一维值,并将它们排列成树状结构,这在不影响结果质量的前提下极大地提高了传统局部敏感哈希(LSH)所需的空间和查询效率。但是,LSB并没有考虑到数据分布,它在均匀的数据分布设置中表现良好,但在数据倾斜时表现出了不稳定的性能。针对这个问题,文中提出了LayerLSB,通过探索哈希值的密度对密集范围内的哈希值进行重建,使其分布更均匀,从而提高查询效率。相比LSB,LayerLSB索引在数据分布方面变得更有针对性,并构建了多层结构,与简单的重新哈希方法相比,多层方法会通过仔细选择组数和哈希函数来保证搜索质量。实验结果表明,在达到相同查询精度的情况下,查询成本最多可降低为原来的44.6%。
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关键词
最近邻搜索
分层结构
局部
敏感
哈希
局部敏感b树
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职称材料
题名
LayerLSB:基于分层局部敏感B树的最近邻搜索
被引量：
1
1
作者
丁际文
刘卓锦
王家兴
张岩峰
于戈
机构
东北大学计算机科学与工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第4期32-39,共8页
基金
国家自然科学基金(62072082)
中央高校基本科研业务费(N2216015)。
文摘
最近邻搜索由于其广泛的应用已成为一个重要的研究课题。传统的空间索引结构,如R-tree和KD-tree,可以在低维空间中高效地返回准确的最近邻搜索结果,但不适用于高维空间。局部敏感B树(LSB)将数据点哈希到可排序的一维值,并将它们排列成树状结构,这在不影响结果质量的前提下极大地提高了传统局部敏感哈希(LSH)所需的空间和查询效率。但是,LSB并没有考虑到数据分布,它在均匀的数据分布设置中表现良好,但在数据倾斜时表现出了不稳定的性能。针对这个问题,文中提出了LayerLSB,通过探索哈希值的密度对密集范围内的哈希值进行重建,使其分布更均匀,从而提高查询效率。相比LSB,LayerLSB索引在数据分布方面变得更有针对性,并构建了多层结构,与简单的重新哈希方法相比,多层方法会通过仔细选择组数和哈希函数来保证搜索质量。实验结果表明,在达到相同查询精度的情况下,查询成本最多可降低为原来的44.6%。
关键词
最近邻搜索
分层结构
局部
敏感
哈希
局部敏感b树
Keywords
Nearest neigh
b
or search
Layered structure
Locality sensitive hashing
Locality sensitive
b
-tree
分类号
TP319 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
LayerLSB:基于分层局部敏感B树的最近邻搜索
丁际文
刘卓锦
王家兴
张岩峰
于戈
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023
1
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参考文献
引证文献
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