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Clustering using locality-sensitive hashing with improved cost model

机译:使用具有改进的成本模型的局部敏感哈希进行聚类

摘要

Embodiments are disclosed for using an improved locality sensitive hashing (LSH) operation for the K-means clustering algorithm. In some embodiments, parameters of an LSH function are optimized with respect to a new cost model. In other embodiments, an LSH operation is applied with optimized parameters to a K-means clustering algorithm.
机译:公开了将改进的局部敏感哈希(LSH)操作用于K-均值聚类算法的实施例。在一些实施例中,相对于新的成本模型来优化LSH功能的参数。在其他实施例中,将具有优化参数的LSH操作应用于K-均值聚类算法。

著录项

  • 公开/公告号US10776400B2

    专利类型

  • 公开/公告日2020-09-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 FACEBOOK INC.;

    申请/专利号US201715453754

  • 发明设计人 GRZEGORZ MALEWICZ;

    申请日2017-03-08

  • 分类号G06F16/28;G06F16/248;G06F16/2453;G06F16/951;G06F16/22;G06F16/35;G06F16/58;G06F16/31;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:31:05

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