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J-GLOBAL ID：201502274108405599   整理番号：15A0760679

近似的最近傍探索に関するツリーベースのコンパクトハッシング

Tree-based compact hashing for approximate nearest neighbor search

著者 (4件)： HOU Guangdong (State Key Lab of Intelligent Technologies and Systems, Tsinghua National Lab. for Information Sci. and Technol. ...) ,  CUI Runpeng (State Key Lab of Intelligent Technologies and Systems, Tsinghua National Lab. for Information Sci. and Technol. ...) ,  PAN Zheng (State Key Lab of Intelligent Technologies and Systems, Tsinghua National Lab. for Information Sci. and Technol. ...) ,  ZHANG Changshui (State Key Lab of Intelligent Technologies and Systems, Tsinghua National Lab. for Information Sci. and Technol. ...)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 166  ページ： 271-281  発行年： 2015年10月20日 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ハッシング手法は,効率的な検索の為にコンパクトなバイナリコードの上に高次元データをマッピング出来る。本手法は,マッピングされたコード間のHamming距離中でデータの類似性を維持することに焦点を当てている。本論文は,コードのコンパクト制限下に於いて,真の隣人である同一ハッシュコードを持つデータの確率を最大化することにより動機付けされた,新規のハッシュ手法を提案した。この手法は,データに依存し,非常にコンパクトなハッシュコードを生成出来る。本主要アイディアは,コンパクト化の制約を満たし,同様に,目的関数の下限を最大にするために,ツリー構造超平面の集合を使用した。本手法を,異なるサイズの実データセットに広く使われているハッシュ法と比較した。実験結果は,本手法が極めて優れた性能であることを示した。本手法の性能は,マルチテーブル拡張によって更に効果的に改良出来る。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *ハッシング ,  *近傍探索法 ,  *木探索 ,  コード ,  データ ,  計算機利用 ,  写像 ,  Hamming距離 ,  類似性 ,  動機づけ ,  目的関数 ,  平面 ,  集合
準シソーラス用語： *イメージハッシング ,  *ツリー探索 ,  データセット ,  マッピング ,  *近傍探索 ,  高次元データ ,  超平面

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  検索技術  (AC06020S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 近似 ,  近傍探索 ,  コンパクト ,  ハッシング