[发明专利]一种应用哈希Hash划分桶快速获得邻域的方法

摘要

本发明公开了一种应用哈希划分桶缩小邻域信息粒子搜索空间的快速邻域计算方法。该方法根据样本记录间的距离，利用Hash的方法将样本记录的集合划分成桶，集合中任意一个样本记录的邻域信息粒子的搜索空间将被缩小到相邻的三个桶内。在此基础上，深入观察发现，当搜索样本记录的邻域空间采用的是迭代方法时，根据邻域系统的对称性原理，可以将邻域信息粒子的搜索空间进一步缩小到两个桶的范围内。本发明方法实现灵活简单，很大程度上减小了样本的比较次数和搜索空间，对处理大数据的处理具备优势。

主权项

一种针对大数据处理的应用哈希Hash划分桶快速获得邻域的方法，其特征在于它包括如下步骤：步骤一，求分桶坐标系的坐标原点x₀，在邻域系统NRS＝<U,N,θ>中，U是全部样本记录构成的集合，N表示邻域关系，θ为邻域半径；步骤二，求样本的距离，对于n为样本个数，求样本间的距离||x_i‑x₀||；步骤三，根据步骤二中的样本距离，用Hash方法建立搜索桶：对于计算k是非负整数，以k作为hash Key建立hash表；建立hash表在空间内的球面模型：将hash Key作为球面的半径，hash表在空间内就是一系列相互嵌套的球；某一hash Key下的样本，处于以hash Key为半径的球面与hashKey‑1为半径的球面之间的空间内，相邻球面间的空间称为桶，B₁，B₂，…，B_b，为由b个hash Key值作为半径所得的b个桶；步骤四，获得邻域：搜索桶B_k‑1,B_k,B_k+1中的记录获得样本x的邻域。