MapReduce Based Personalized Locality Sensitive Hashing for Similarity Joins on Large Scale Data
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-04-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Locality Sensitive Hashing (LSH) has been proposed as an efficient techniquefor similarity joins for high dimensional data.
The efficiency and approximationrate of LSH depend on the number of generated false positive instances and falsenegative instances.
In many domains, reducing the number of false positives iscrucial.
Furthermore, in some application scenarios, balancing false positives andfalse negatives is favored.
To address these problems, in this paper we proposePersonalized Locality Sensitive Hashing (PLSH), where a new banding scheme isembedded to tailor the number of false positives, false negatives, and the sum ofboth.
PLSH is implemented in parallel using MapReduce framework to deal withsimilarity joins on large scale data.
Experimental studies on real and simulated dataverify the efficiency and effectiveness of our proposed PLSH technique, comparedwith state-of-the-art methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Jingjing& Lin, Chen. 2015. MapReduce Based Personalized Locality Sensitive Hashing for Similarity Joins on Large Scale Data. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057674
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Jingjing& Lin, Chen. MapReduce Based Personalized Locality Sensitive Hashing for Similarity Joins on Large Scale Data. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2015 (2015), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057674
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Jingjing& Lin, Chen. MapReduce Based Personalized Locality Sensitive Hashing for Similarity Joins on Large Scale Data. Computational Intelligence and Neuroscience. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057674
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1057674
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر