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基于哈希加速的近似最近邻检索算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
近似最近邻检索(ANN)是一种常用的数据检索技术，利用ANN可以快速地从大规模数据集中找出离给定数据最近的若干个数据样本。ANN通常应用于图像检索、文本检索和音频检索等领域，其中最知名的算法是LocalitySensitiveHashing(LSH)。
然而，在高维空间中，ANN算法在时间和空间效率上表现出了各种挑战，例如维数灾难和局部最优等问题。为了解决这些问题，研究人员提出了许多基于哈希加速的ANN算法。这些算法通常将高维数据集映射到低维哈希码空间，以加速查询过程。
本次任务要求针对基于哈希加速的ANN算法进行研究，包括哈希函数的设计与优化、哈希表的构建与维护、哈希码的比较和相似度度量等方面，以实现高效的近似最近邻检索。
二、研究内容
1.研究ANN算法的原理和发展历程，了解常用的基于哈希加速的ANN算法；
2.深入研究哈希函数的设计与优化技术，包括基于随机投影的哈希、局部敏感哈希和分布式哈希等；
3.研究哈希表的构建与维护技术，包括线性探测哈希、开放地址哈希和链表哈希等；
4.探究哈希码的比较和相似度度量技术，包括欧几里得距离、余弦相似度和Jaccard相似度等；
5.根据前述研究结果，设计并实现一种基于哈希加速的近似最近邻检索算法；
6.使用公开数据集对算法进行测试并分析其优缺点。
三、任务要求
1.针对每个研究内容，撰写不少于500字的文献综述；
2.针对第5项，实现一种效果良好的ANN算法，并给出详细的算法描述和实现代码；
3.提交一篇论文，包括但不限于以下内容：介绍研究背景、研究内容、研究方法、实验结果和讨论等；
4.提交源代码并保证代码的可读性和可运行性。所有代码必须遵守编程规范，并提供详细的注释和说明；
5.参考文献至少包括10篇，其中至少5篇为国际期刊或国际会议上的论文。
四、评估标准
1.文献综述、论文和源代码的质量；
2.算法的性能表现和对比分析；
3.实验结果的可重复性和可靠性。
五、参考文献
1.Gionis,A.,Indyk,P.,&Motwani,R.(1999).Similaritysearchinhighdimensionsviahashing.VLDB,vol.99,518-529.
2.Lv,Q.,&Wang,C.(2007).Multi-probeLSH:efficientindexingforhigh-dimensionalsimilaritysearch.VLDB,vol.07,950-961.
3.Datar,M.,Immorlica,N.,Indyk,P.,&Mirrokni,V.S.(2004).Locality-sensitivehashingschemebasedonp-stabledistributions.SCG,Vol.04,253-262.
4.Shi,Q.,Wang,J.,&Li,Q.(2008).Hashingforsimilaritysearch:Asurvey.ComputerScience,vol.49,1-27.
5.Wang,J.,Kumar,S.,&Chang,S.F.(2012).Semi-supervisedhashingforscalableimageretrieval.CVPR,2010,3424-3431.