[发明专利]一种构造完美哈希的方法在审
| 申请号： | 201810090624.5 | 申请日： | 2018-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN108280207A | 公开（公告）日： | 2018-07-13 |
| 发明（设计）人： | 徐佳宏;朱吕亮 | 申请（专利权）人： | 深圳市茁壮网络股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06N3/02 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 518004 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种构造完美哈希的方法及装置，方法包括：构建并训练神经网络模型，训练好的神经网络模型的输出结果满足预设条件，将包括多个数据样本的待处理数据集代入所述神经网络模型，得到与所述多个数据样本数量相同的多个输出值，确定所述待处理数据集中所有数据样本到输出值的映射关系，并记录输出值对应的数据样本，生成完美哈希表。所述构造完美哈希的方法及装置，采用神经网络模型进行数据样本的一次映射，并保证每个数据样本的映射结果不同，即不同的映射结果只有唯一的数据样本与其对应，因此在查找确定哈希值的数据时，只需要进行一次数据比较，从而查找速度快，查找效率更高。 | ||
| 搜索关键词： | 数据样本 哈希 神经网络模型 待处理数据 映射结果 训练神经网络 查找 查找效率 记录输出 输出结果 一次数据 映射关系 预设条件 输出 哈希表 映射 构建 申请 保证 | ||
【主权项】：
1.一种构造完美哈希的方法，其特征在于，包括：构建并训练神经网络模型；训练好的神经网络模型的输出结果满足预设条件；所述神经网络模型包括多个输入节点，一个输出节点；每一个输入值为一个属性，每一个属性具有一个权重值；将包括多个数据样本的待处理数据集代入所述神经网络模型，得到多个输出值，所述多个数据样本的数量和所述多个输出值的数量相同；确定所述待处理数据集中所有数据样本到输出值的映射关系，并记录输出值对应的数据样本，生成完美哈希表。
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