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摘要
当前的高维数据最近邻搜索方法大多应用单级索引，导致近邻搜索稳定性较差，且时间开销较大。为此提出基于多级索引的高维数据近似最近邻搜索方法。利用二级距离敏感哈希算法(M2LSH)实现多级索引。将第一次哈希处理的高维数据输入哈希桶内，使用二次哈希映射桶号，使其在一维空间中呈现。依据各桶内数据量完成临近哈希桶合并，将新哈希桶作为候选搜索集合，实现高维数据近似最近邻搜索。实验结果表明：不同相邻桶距离下，所提算法优化后的近似比率均可保持在1左右，搜索效果大幅度提升，且稳定性较好；将该算法的哈希函数数量和哈希桶宽度分别设置为12、3,能获得更优异的搜索效果，并极大地节省时间开销，说明多级索引是处理高维数据近似最近邻问题的有效方法。
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单位石家庄铁道大学四方学院
