拟合频谱哈希：提升相似度搜索效率的创新方法

FSpH：拟合频谱散列（Fitted Spectral Hashing）是一种创新的二进制哈希方法，旨在解决频谱哈希（Spectral Hashing）在实际应用中的局限性。传统上，频谱哈希假设输入数据来自多维均匀分布，然而这个假设在现实中过于严格。FSpH的核心思想在于，通过观察到任何分布的一维数据可以被映射到均匀分布，同时保持数据项间的局部邻居关系不变，这一发现为放宽分布假设提供了新的视角。 FSpH的工作原理涉及到对PCA（主成分分析）方向上的数据特征进行深入分析。研究者发现，这些映射在每个PCA方向上存在特定的规律性模式。为了捕捉这种模式，论文提出了两种拟合策略：Sigmoid函数和傅立叶函数。Sigmoid函数因其S形曲线特性，能够适当地逼近这些模式，而傅立叶函数则适用于更复杂的频率特性，进一步提高了哈希效果的精度。 通过将Sigmoid函数和Fourier函数应用于数据，FSpH提出了两种变体：SFSpH（Sigmoid Fitted Spectral Hashing）和FFSpH（Fourier Fitted Spectral Hashing）。这些方法在系数相似度搜索任务中表现出色，相较于现有技术，它们不仅效率高，而且能够提供更准确的相似度评估。 实验部分详细展示了FSpH方法在不同数据集上的性能提升，包括对精度、召回率和计算效率的量化比较，证明了其在实际应用中的优势。这项工作的贡献在于，它提供了一种更灵活、更符合实际情况的频谱哈希方法，有助于改善大规模数据的相似度搜索和索引，对于大数据处理和云计算等领域具有重要意义。