PM-LSH: a fast and accurate in-memory framework for high-dimensional approximate NN and closest pair search
PM-LSH: a fast and accurate in-memory framework for high-dimensional approximate NN and closest pair search
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PM-LSH：用于高维近似神经网络和最近对搜索的快速准确的内存框架
DOI：
10.1007/s00778-021-00680-7
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发表时间：
2021-07
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Christian S. Jensen
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bolong Zheng;Xi Zhao;Lianggui Weng;Quoc Viet Hung Nguyen;Hang Liu;Christian S. Jensen
由于维数灾难，最近邻 (NN) 搜索在高维空间中本质上计算成本较高。作为一种众所周知的解决方案，局部敏感哈希 (LSH) 能够以亚线性方式回答 c 近似神经网络 (c-ANN) 查询
Nearest neighbor (NN) search is inherently computationally expensive in high-dimensional spaces due to the curse of dimensionality. As a well-known solution, locality-sensitive hashing (LSH) is able to answer c-approximate NN (c-ANN) queries in sublinear
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DOI：
10.1145/342009.335414
发表时间：
2000-05
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Antonio Corral;Y. Manolopoulos;Y. Theodoridis;M. Vassilakopoulos
通讯作者：
Antonio Corral;Y. Manolopoulos;Y. Theodoridis;M. Vassilakopoulos
DOI：
10.1145/1951365.1951422
发表时间：
2011-03
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
A. Narang;Souvik Bhattacherjee
通讯作者：
A. Narang;Souvik Bhattacherjee
DOI：
--
发表时间：
2012-06
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Junfeng He;Sanjiv Kumar;Shih-Fu Chang
通讯作者：
Junfeng He;Sanjiv Kumar;Shih-Fu Chang
DOI：
10.1145/275487.275495
发表时间：
1998-05
期刊：
Proceedings of the seventeenth ACM SIGACT-SIGMOD-SIGART symposium on Principles of database systems
影响因子：
--
作者：
P. Ciaccia;M. Patella;P. Zezula
通讯作者：
P. Ciaccia;M. Patella;P. Zezula
影响因子：
4.4
作者：
P. Ciaccia;M. Patella;F. Rabitti;P. Zezula
通讯作者：
P. Ciaccia;M. Patella;F. Rabitti;P. Zezula