【摘 要】
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由于传统局部敏感散列（LSH）算法的删除性能不足,阻碍了LSH算法在实际产品中的应用.提出一种基于压缩位图的改进方法,通过引入压缩位图改良传统LSH算法的桶中数据结构,以及使用
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60803003,60970124）
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由于传统局部敏感散列（LSH）算法的删除性能不足,阻碍了LSH算法在实际产品中的应用.提出一种基于压缩位图的改进方法,通过引入压缩位图改良传统LSH算法的桶中数据结构,以及使用标记清除策略进行算法流程优化,解决传统LSH索引实时删除性能差的问题.理论分析证明：基于压缩位图的LSH（CB-LSH）算法可以显著降低算法的空间复杂度和时间复杂度.实验结果支撑了理论分析的结论,相对于传统LSH算法,CB-LSH在降低内存消耗的同时,可显著提高索引删除、数据插入和数据查询的性能.在大型项目中的应用实践验证了在线实时
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