【摘 要】
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在许多应用中,LSH（Locality Sensitive Hashing）以及各种变体,是解决近似最近邻问题的有效算法之一.虽然这些算法能够很好地处理分布比较均匀的高维数据,但从设计方案来看,都没
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61472194,No.61572266）,浙江省自然科学基金（No.LY13F020040,No.LY16F020003）,宁波市自然科学基金（No.2014A610023,No.2015A610119）
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在许多应用中,LSH（Locality Sensitive Hashing）以及各种变体,是解决近似最近邻问题的有效算法之一.虽然这些算法能够很好地处理分布比较均匀的高维数据,但从设计方案来看,都没有针对数据分布不均匀的情况做相应的优化.针对这一问题,本文提出了一种新的基于LSH的解决方案（M2LSH,2 Layers Merging LSH）,对于数据分布不均匀的情况依然能得到一个比较好的查询效果.首先,将数据存放到具有计数功能的组合哈希向量表示的哈希桶中,然后通过二次哈希将这些桶号投影到一维空间,在此
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