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上传时间: 2021-01-19
详细说明：Hash学习技术目前被广泛应用于大规模数据的相似性查找中，其通过将数据转化成二进制编码的形式，同时提高查找速度和降低存储代价。目前，大多数Hash排序算法通过比较数据在欧氏空间和海明空间的排序一致性来构造损失函数，然而，在海明空间的排序过程中，因为海明距离是离散的整数值，可能存在多个数据点共享相同的海明距离，这样就无法准确地排序。针对这一问题，将编码后的数据切分成几个长度相同的子空间，并为每个子空间设置不同的权重，比较时，再根据不同的子空间权重来计算海明距离。实验结果表明，与其他Hash学习算法相比，本文算法能够有效地对海明空间中的数据进行排序，并提高查询的准确性。
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