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报告题目:哈希学习及其在大数据检索与挖掘中的应用
演讲人:李武军 博士 (南京大学)
摘要:很多大数据应用场景中的数据都具有海量、高维等特性。数据的海量性将造成存储开销大、检索速度慢等问题,而数据的高维性将造成维度灾难问题,使得很多机器学习算法失效。哈希学习(learning to hash)通过机器学习算法将数据表示成二进制哈希码的形式,能大大减少数据的存储开销,提高检索速度,同时也能解决维度灾难问题,从而显著提高学习系统的性能。因此,哈希学习已经成为近几年大数据检索与挖掘中的一个研究热点。本报告将首先介绍哈希学习的应用背景与研究进展,然后详细讲解报告人自己最近的研究成果,最后对值得进一步探索的几个问题进行展望。