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面向近邻搜索的马尔科夫图哈希算法
引用本文:刘弘,江爱文,王明文,万剑怡.面向近邻搜索的马尔科夫图哈希算法[J].计算机科学与探索,2015(7).
作者姓名:刘弘  江爱文  王明文  万剑怡
作者单位:江西师范大学 计算机信息工程学院,南昌,330022
摘    要:基于哈希编码的算法,由于其高效性,已经成为海量数据高维特征最近邻搜索的研究热点。目前存在的普遍问题是,当哈希编码长度较低时,原始特征信息保留不是很充分,从而导致检索结果不理想。为了解决这一问题,提出了一种基于Markov网络的有效哈希编码算法。该算法首先根据稀疏编码策略进行特征重构,通过Markov随机游走的方式构建特征之间的语义网络关系图,然后根据Laplacian特征映射求出投影函数,最后进行快速的线性投影二值化编码。在公开数据集上与主流算法进行了性能比较,实验结果表明该算法具备良好的检索性能。

关 键 词:最近邻搜索  Markov网络  Laplacian特征映射  哈希编码:最近邻搜索  哈希编码

Efficient Hashing Method Based on Markov Graph for Nearest Neighbor Search
LIU Hong,JIANG Aiwen,WANG Mingwen,WAN Jianyi.Efficient Hashing Method Based on Markov Graph for Nearest Neighbor Search[J].Journal of Frontier of Computer Science and Technology,2015(7).
Authors:LIU Hong  JIANG Aiwen  WANG Mingwen  WAN Jianyi
Abstract:
Keywords:nearest neighbor search  Markov network  Laplacian eigenmap  hashing coding
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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