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J-GLOBAL ID：202002230457085659   整理番号：20A1244209

高次元データストリーム上の効率的局所性に敏感なハッシング【JST・京大機械翻訳】

Efficient Locality-Sensitive Hashing Over High-Dimensional Data Streams

著者 (4件)： Yang Chengcheng (King Abdullah University of Science and Technology) ,  Deng Dong (Rutgers University) ,  Shang Shuo (University of Electronic Science and Technology of China) ,  Shao Ling (Inception Institute of Artificial Intelligence)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICDE  ページ： 1986-1989  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高次元空間における近似最近傍(ANN)探索は多くの応用における基本的なタスクである。局所敏感ハッシュ(LSH)は,理論的保証と経験的性能を持つANN問題を解く良く知られた方法である。著者らは,既存のLSHベースのアプローチが,探索最適化指標を設計する問題を目標としていることを観察した。それは,多くの別々のインデックスと高いインデックス保全オーバーヘッドを必要とし,したがって,高次元ストリーミングデータ処理のために実用的でない。本論文では,更新と検索の両方に対して効率的な支援を提供できる,新しい実用的なディスクベースのLSH指標,PDA-LSHを提案した。実世界データセットに関する実験により,この提案が最新の方式よりも更新性能が10倍,探索性能が最大2倍優れていることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 円板 ,  最適化 ,  保全 ,  近似法 ,  *局所性 ,  *高次元 ,  *ハッシング
準シソーラス用語： オーバヘッド ,  探索性能 ,  高次元データ ,  ストリーミングデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 高次元データ ,  ストリーム ,  局所性 ,  ハッシング