[發明專利]一種基于IDistance的細粒度位碼過濾的相似性檢索方法有效
| 申請號： | 201610124087.2 | 申請日： | 2016-03-04 |
| 公開（公告）號： | CN105574214B | 公開（公告）日： | 2019-04-09 |
| 發明（設計）人： | 袁鑫攀;汪燦飛;何岸;向一平;朱艷輝;滿君豐;李長云 | 申請（專利權）人： | 湖南工業大學 |
| 主分類號： | G06F16/901 | 分類號： | G06F16/901 |
| 代理公司： | 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102 | 代理人： | 任重;馮振寧 |
| 地址： | 412000 湖*** | 國省代碼： | 湖南;43 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 idistance 細粒度 過濾 相似性 檢索 方法 | ||
1.一種基于IDistance的細粒度位碼過濾的相似性檢索方法，其特征在于，包括以下步驟：
S1、建立FGBC-IDistance的索引結構圖；
S11、在錨點Pi(Pi1,Pi2,…,Pij,…,Pid)的每一維的兩邊再尋找2個錨點作為次錨點，次錨點用((L1,R1),(L2,R2),…,(Lj,Rj)…,(Ld,Rd))表示，Rj>Lj，1≤j≤d，Pij表示錨點Pi在第j維上的值，Rj和Lj表示錨點Pi的第j維上的兩個次錨點；
S12、細粒度位碼FGBC，設向量S(S1,S2,…,Sd)所屬的聚類子空間的錨點為Pi(Pi1,Pi2,…,Pij,…,Pid)，向量S的FGBC碼表示為BS(bS11bS12,bS21bS22,…,bSj1bSj2,…,bSd1bSd2)，其中bSj1bSj2滿足公式(1)：
其中，bSj1bSj2是向量S在錨點Pi的第j維上的位碼，Sj是向量S在第j維上的值；
S13、建立索引結構圖；
S2、基于FGBC-IDistance的索引結構圖進行檢索，檢索過程為：
S21、通過IDistance檢索獲得候選集
通過和各個錨點Pi的距離來測算：查詢點q的搜索圓是否與該錨點Pi的向量子集相交；
相交的判斷公式為：dist(q,Pi)<Ci+r
不相交的判斷公式為：dist(q,Pi)>Ci+r
其中，函數dist(q，Pi)表示查詢點q到錨點Pi的距離，Ci為錨點Pi的向量子集中離錨點Pi最遠的向量的距離，r為查詢點q的搜索圓的半徑；
若不相交則該錨點的向量子集中無檢索目標點；
若相交，則確定錨點Pi搜索的距離(dist)環體范圍：
{x∈Pi,max(dist(Pi,q)-r,0)＜dist(Pi,x)＜min(dist(Pi,q)+r,Ci)}
其中，x表示任意向量；
從而確定iDist的搜索范圍：
{x∈Pi,i*c+max(dist(Pi,q)-r,0)＜iDist(Pi,x)＜i*c+min(dist(Pi,q)+r,Ci)}檢索到的向量集則為候選集；
S22、對候選集中的每個向量進行FGBC碼過濾；
判斷是否過濾的原則是：查詢點q的搜索圓和錨點Pi的FGBC碼所在區域是否相交，若相交則不過濾，若不相交則過濾；
FGBC碼所在區域是FGBC碼將錨點Pi聚類子空間的每一維分成4個區域，每一維度產生的位碼長度為2，則d維的數據產生的位碼長度為2d，位碼將整個聚類子空間劃分成了22d個小區域；
S23、對過濾后的候選集中的每個向量與查詢點q進行距離計算，若距離小于r，則進入最終的檢索結果集。
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