SK-LSH:高效索引结构,优化近似最近邻搜索

0 下载量 155 浏览量 更新于2024-08-26 收藏 616KB PDF 举报
"SK-LSH:一种有效的索引结构,用于近似最近的邻居搜索" 在高维空间中的近似最近邻(Approximate Nearest Neighbor, ANN)搜索已经成为许多应用的基础范式,如图像识别、推荐系统和机器学习等领域。随着大数据量的增长,快速有效地寻找数据集中的近似最近邻变得至关重要。当前,局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing, LSH)被认为是最有前途的解决方案之一,因为它能够高效地处理高维数据并减少搜索复杂度。 然而,传统的LSH方法存在一个显著的问题:候选对象的访问需要大量的随机I/O操作。为了保证返回结果的质量,需要验证足够多的对象,这会消耗巨大的I/O成本,从而降低了搜索效率。针对这一问题,作者提出了一个新的方法——排序键-LSH(Sorting Keys-LSH, SK-LSH)。 SK-LSH的核心思想是通过局部排列候选对象来减少页面访问的数量。首先,他们定义了一个新的度量标准来评估“排序键”之间的距离。这些排序键是基于对象的特征生成的,并用于确定对象之间的相似性。通过精心设计的排序策略,候选对象可以按照其哈希值的某种顺序进行排列,使得相近的对象更有可能被安排在一起,从而减少了在验证阶段需要访问的页面数量。 在SK-LSH中,哈希表的构建和查询过程被优化,使得在查询时可以按顺序访问存储的候选对象,而不是随机访问。这种方法减少了对磁盘或内存的随机访问,提高了I/O效率。此外,SK-LSH还考虑了错误率的控制,确保在降低I/O成本的同时,仍然能提供高质量的近似最近邻搜索结果。 实验结果表明,与现有的LSH方法相比,SK-LSH在保持搜索精度的同时,显著降低了I/O开销,尤其是在处理大规模高维数据集时,性能优势更为明显。这种方法对于需要高效处理大规模数据的实时应用,如实时推荐系统和大规模图像搜索,具有重要的实用价值。 SK-LSH是一种创新的索引结构,它通过改进LSH的哈希碰撞策略和候选对象的排序方式,有效解决了传统LSH在高维度数据下的I/O效率问题。这种方法不仅提高了搜索效率,还兼顾了搜索质量,为高维空间的近似最近邻搜索提供了新的解决方案。