高維數(shù)據(jù)的哈希索引技術研究.pdf

1、數(shù)據(jù)檢索是計算機科學領域中的一個重要問題。近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術、通訊技術及多媒體技術的快速發(fā)展，高維的多媒體數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出指數(shù)級增長。如何對這些大規(guī)模高維多媒體數(shù)據(jù)進行高效檢索，對傳統(tǒng)的檢索技術帶來了新的挑戰(zhàn)。因此，開展高效的大規(guī)模高維數(shù)據(jù)索引技術已成為數(shù)據(jù)挖掘領域的研究熱點，具有很好的理論研究意義和實際應用價值。
　　基于哈希的索引方法已經被證明是一種有效的索引技術。本文在基于迭代量化哈希索引算法的基礎上引入局部約束，實現(xiàn)了聚類驅

2、動的迭代量化，從而獲得更為緊湊的哈希碼書;在此基礎上，將其擴展到多視角數(shù)據(jù)索引。本文的研究成果主要包括:
　　1.提出了基于聚類驅動的迭代量化哈希模型。迭代量化哈希算法只考慮了原始數(shù)據(jù)集映射前后整體結構的保持，而忽略了數(shù)據(jù)集局部結構的變化，造成原始數(shù)據(jù)的結構在哈?？臻g沒有得到有效的保持。為解決該問題，本文在迭代量化哈希的基礎上引入聚類驅動的局部約束，從而使原始高維數(shù)據(jù)在映射前后的整體結構和局部結構得以有效保持，此外，本文還提出了一

3、種高效的針對外點的哈希碼生成方法，滿足在線檢索的實時性要求;
　　2.針對目前大量存在的多視角數(shù)據(jù)，本文提出了一種基于共享子空間(SharedSubspace)的多視角關聯(lián)模型，該模型在獲得多視角數(shù)據(jù)顯性共享表示的同時，能夠對多視角數(shù)據(jù)形成一致性表示，并指出傳統(tǒng)的典型相關分析是該共享子空間方法的一個特例;基于以上共享子空間分析方法，本文提出了基于共享子空間(Shared Subspace)的多視角哈希模型。該模型利用共享子空間方法