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高维欧氏空间中的近似相似性检索

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第12-20页
    1.1 问题的定义与应用第12-14页
    1.2 相似性检索存在的问题第14-16页
    1.3 论文的主要工作和贡献第16-18页
    1.4 论文的组织结构第18-20页
第2章 国内外研究现状第20-40页
    2.1 位置敏感哈希的预备知识第20-27页
    2.2 最近邻检索的研究现状第27-32页
    2.3 最远邻检索的研究现状第32-34页
    2.4 最大内积检索的研究现状第34-40页
第3章 针对最近邻检索的查询引导的位置敏感哈希第40-88页
    3.1 概述第40-43页
    3.2 预备知识第43-46页
    3.3 查询引导的LSH函数族第46-54页
    3.4 QALSH算法第54-59页
    3.5 理论分析第59-68页
    3.6 实验结果与分析第68-87页
    3.7 本章小结第87-88页
第4章 针对最远邻检索的反转查询引导的位置敏感哈希第88-116页
    4.1 概述第88-90页
    4.2 问题定义第90-91页
    4.3 RQALSH函数族第91-95页
    4.4 RQALSH和RQALSH* 算法第95-102页
    4.5 理论分析第102-107页
    4.6 实验结果与分析第107-115页
    4.7 本章小结第115-116页
第5章 针对最大内积检索的基于同心超球的非对称的位置敏感哈希第116-146页
    5.1 概述第116-118页
    5.2 预备知识第118-121页
    5.3 我们的非对称变换第121-123页
    5.4 H2-ALSH算法第123-129页
    5.5 理论分析第129-132页
    5.6 实验结果和分析第132-144页
    5.7 本章小结第144-146页
第6章 总结与展望第146-148页
    6.1 总结第146-147页
    6.2 未来展望第147-148页
参考文献第148-162页
附录A 稳态分布随机变量的产生方法第162-164页
附录B 碰撞概率的推导过程第164-168页
    B.1 查询无关的LSH函数碰撞概率的推导过程第164-165页
    B.2 查询引导的LSH函数碰撞概率的推导过程第165-168页
在学期间发表论文情况第168-170页
致谢第170-171页

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