NearBucket-LSH：P2P网络中的高效相似性搜索
分布式、并行与集群计算
2015-11-24 v1 信息检索
社会与信息网络
摘要
我们提出NearBucket-LSH，一种用于以对等覆盖网络组织的大规模分布式在线社交网络中相似性搜索的有效算法。由于通信是分布式系统中的主要考量，我们专注于在保证良好搜索质量的同时最小化网络代价。我们的算法基于局部敏感哈希（LSH），其将搜索限制在称为桶的对象集合中，这些对象与查询有高概率相似。更具体地，NearBucket-LSH采用了一种在邻近桶中搜索的LSH扩展，其改善了搜索质量但也显著增加了网络代价。我们通过考量LSH与P2P覆盖网络的内部机制，并将其属性加以利用以满足我们的需求，从而降低了网络代价。我们表明，对于给定的网络代价，我们的NearBucket-LSH相比先前技术提高了搜索质量。在许多情况下，搜索质量提升了50%以上。
引用
@article{arxiv.1511.07148,
title = {NearBucket-LSH: Efficient Similarity Search in P2P Networks},
author = {Naama Kraus and David Carmel and Idit Keidar and Meni Orenbach},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.07148},
year = {2015}
}