[发明专利]基于高熵超平面簇的大规模数据局部敏感哈希搜索方法在审
| 申请号： | 201910040277.X | 申请日： | 2019-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN109783497A | 公开（公告）日： | 2019-05-21 |
| 发明（设计）人： | 肖如良;黄劲;邹利琼;杜欣;倪友聪;蔡声镇 | 申请（专利权）人： | 福建师范大学 |
| 主分类号： | G06F16/22 | 分类号： | G06F16/22;G06F16/953 |
| 代理公司： | 福州君诚知识产权代理有限公司 35211 | 代理人： | 戴雨君 |
| 地址： | 350108 福建省福州*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开基于高熵超平面簇的大规模数据局部敏感哈希搜索方法，分为两个阶段：(1)索引构建：首先,采用矢量量化方法对数据分布进行估测,并在量化信息基础上构建一组分割数据的候选超平面；其次，利用分布估计算法根据最大熵原则对候选超平面进行筛选，得到多组高熵超平面簇；最后，利用高熵超平面簇作为投影矢量,为分布在超平面两侧的数据点赋予不同的哈希编码，形成多组高质量的数据索引字典；(2)查询阶段：首先，计算查询点在所有哈希字典中的编码映射；其次，根据查询点的哈希编码，找到具有相同哈希编码的数据索引集；最后，对返回的索引集过滤得到质量最高的查询结果。本发明具有较高的索引编码效率,相同编码长度下具有更高精确度和召回率。 | ||
| 搜索关键词： | 超平面 高熵 哈希 大规模数据 哈希搜索 数据索引 查询 字典 最大熵原则 查询结果 估计算法 量化信息 矢量量化 数据分布 索引编码 索引构建 投影矢量 估测 敏感 数据点 组分割 映射 构建 索引 过滤 筛选 返回 赋予 | ||
【主权项】：
1.基于高熵超平面簇的大规模数据局部敏感哈希搜索方法，其特征在于：其包括以下步骤：步骤1，构建数据索引的过程；具体包括以下步骤：步骤1.1，对数据进行矢量量化，得到分布信息；分布信息包括码矢及权重；步骤1.2，在分布信息的基础上，应用分布估计算法对投影平面的组合进行筛选得到n组高熵超平面簇；步骤1.3，计算每组高熵超平面簇的数据的哈希编码形成n个哈希编码字典，进而构成数据索引；步骤2，进行数据的查询过程；具体包括以下步骤：步骤2.1，根据已经构建好的索引框架，计算查询点的哈希编码；步骤2.2，通过查询点的哈希编码找到多组候选点索引集，交叉过滤得到最终结果。
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