15、索引与音频指纹技术：算法、性能及应用

索引与音频指纹技术：算法、性能及应用

在数据处理和音频检索领域，有多种算法和技术可用于提高数据查询和处理的效率。本文将介绍两种不同但相关的技术：基于索引的相似度连接算法和用于汉明距离的压缩索引，以及它们在实际应用中的性能表现。

基于索引的相似度连接算法

在处理数据集时，相似度连接操作是一项常见的任务。为了提高这类操作的效率，研究人员提出了多种算法，其中包括 RQ - SJ 和 i - SimJoin 算法。

索引构建

在构建索引时，需要尝试平衡每个可分离桶中的元组数量。对象会根据它们与枢轴的距离以及全局参数 ρ 和 ε 被放置在合适的可分离桶或排除集中。这些参数决定了 eD - 索引能够有效回答的最大查询半径。具体规则如下：
- 与枢轴的距离在 d + ρ 和 d – ρ 之间的对象被放入排除集。
- 其他对象根据它们在该层与所有枢轴的距离被放入可分离桶。
- 与枢轴的距离在 d ± ρ 和 d ± (ρ + ε) 之间的对象，除了被放入可分离桶外，还会被复制到排除集中。

RQ - SJ 算法

RQ - SJ（Range Query Similarity Join）算法最初是为自相似度连接（Self - SJ）情况提出的。在处理两个关系的相似度连接时，该算法会对索引数据集 R 进行连续的相似度搜索操作，将数据集 S 中的所有元素作为相似度搜索的目标。对于 S 中的每个对象 s，输出是 R 中所有与 s 的距离在 μ 范围内的对象集合。

i - SimJoin 算法

i - SimJoin 是一种用于对使用 D - 索引（单个索引）进行索引的