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最近邻查找的目的是从数据集中找出与查询点距离最近的数据。大数据背景下,最近邻查找主要面临效率和准确率两大难题。基于机器学习的哈希方法在解决最近邻查找问题上表现出良好的性能。根据学习模型是否利用监督信息,可将学习型哈希分为无监督型、半监督型、监督型。近年来在线、深度学习、分布式的思想相继引入到哈希学习,本文从不同角度分析了多种哈希学习方法的异同和优缺点,最后还讨论了这一领域未来的发展方向和趋势。