FRESH：基于哈希的弗雷歇相似度方法
计算几何
2019-06-06 v3 数据结构与算法
摘要
本文研究了在连续弗雷歇距离下曲线的 -范围搜索问题：给定一个包含 条多边形曲线的数据集 和一个阈值 ，构建一种数据结构，使得对于任意查询曲线 ，能够高效地返回 中所有与 距离不超过 的条目。我们提出了 FRESH，一种用于 -范围搜索的近似且随机化的方法，它利用局部敏感哈希方案来检测查询曲线的候选近邻，并基于一系列曲线简化步骤进行后续剪枝。我们通过实验将 FRESH 与精确和确定性的解进行比较，并表明通过适当放宽精确率和召回率可以达成高性能。
引用
@article{arxiv.1809.02350,
title = {FRESH: Fr\'echet Similarity with Hashing},
author = {Matteo Ceccarello and Anne Driemel and Francesco Silvestri},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.02350},
year = {2019}
}