可扩展有监督离散哈希（SSDH）：解决大规模搜索的优化方法

"这篇论文提出了一种名为可扩展有监督离散哈希（SSDH）的方法，用于解决大规模搜索中的效率和性能问题。SSDH旨在克服现有有监督哈希算法的局限性，如不可扩展性、量化误差以及对语义信息的有限利用。" 有监督哈希是近年来在信息检索和搜索引擎领域备受关注的技术，它能够将高维数据转换为紧凑的二进制码，以便快速、高效地进行相似性搜索。然而，当前的有监督哈希方法通常依赖于成对相似性矩阵，这在处理大量数据时会导致计算复杂度过高，不适应大规模数据集。此外，这些方法通常通过松弛离散约束进行优化，然后量化为二进制码，这一过程可能会引入量化误差，影响检索性能。 SSDH方法的核心在于它的新型损失函数，它避免了直接优化大规模的成对相似性矩阵，从而提高了可扩展性。同时，SSDH采用无放松优化策略，减少了量化误差，确保哈希码的精确性。在学习过程中，SSDH结合了成对相似性矩阵和标签矩阵，能够更好地捕获和嵌入语义信息，提高哈希码的语义相关性。 论文在多个基准数据集上进行了实验，包括NUS-WIDE和ImageNet这两个大规模数据集，结果表明SSDH在检索性能上优于现有的基线方法，验证了其在处理大规模数据时的有效性和效率。这对于需要高效相似性搜索的场景，如推荐系统、图像检索和多媒体分析，具有重要的实际应用价值。 关键词包括学习哈希、有监督哈希、可扩展搜索和离散优化，表明SSDH是这些领域的创新成果，对于提升大规模数据集上的搜索性能有着显著的贡献。此研究的发布对于推动信息技术的发展，特别是大数据环境下的检索技术，具有深远的影响。