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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Keon Myung Lee (Chungbuk National University)
저널정보
한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.14 No.2
발행연도
2014.6
수록면
98 - 104 (7page)

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Locality-sensitive hashing techniques have been developed to efficiently handle nearest neighbor searches and similar pair identification problems for large volumes of high-dimensional data. This study proposes a locality-sensitive hashing method that can be applied to nearest neighbor search problems for data sets containing both numerical and categorical attributes. The proposed method makes use of dual hashing functions, where one function is dedicated to numerical attributes and the other to categorical attributes. The method consists of creating indexing structures for each of the dual hashing functions, gathering and combining the candidates sets, and thoroughly examining them to determine the nearest ones. The proposed method is examined for a few synthetic data sets, and results show that it improves performance in cases of large amounts of data with both numerical and categorical attributes.
#Locality sensitive hashing #Data analysis #Search #Hashing

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Locality-sensitive Hashing for Data with Numerical and Categorical Attributes
4. Experiments
5. Conclusions
References

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - 이건명 / 2012 / Locality-Sensitive Hashing Techniques for Nearest Neighbor Search / International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent systems 12 (4) : 300 ~ 307 Crossref 2. [학술지(정기간행물)] - J. L. Bentley / 1975 / Multidimensional Binary Search Trees used for Associative Searching / Communications of the ACM 18 (9) : 509 ~ 517 Crossref 3. [단행본] - T. H. Cormen / 2001 / Introduction to Algorithms / MIT Press google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 김대원 / 2003 / 범주형 데이터의 분류를 위한 퍼지 군집화 기법 / 한국지능시스템학회 논문지 13 (6) : 661 ~ 666 dbpia 5. [보고서] - S. M. Omohundro / 1989 / Five balltree construction algorithms google schola

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