근접 이웃 탐색을 위한 무오프셋 균일 양자화 최적화

본 논문은 랜덤 프로젝션 후 해시 테이블을 구성할 때 사용되는 두 가지 양자화 방식, 즉 무오프셋 균일 양자화와 무작위 오프셋을 추가한 균일 양자화를 비교한다. 이론적 충돌 확률 분석과 실험을 통해 무오프셋 방식이 대부분의 경우 더 작은 충돌 확률 차이(Gap)를 제공해 근접 이웃 검색 효율을 높이며, 특히 목표 유사도가 높을 때는 작은 구간 폭(w≈1~1.5)이, 낮을 때는 큰 구간 폭(w≥2~3)이 최적임을 제시한다.

저자: Ping Li, Michael Mitzenmacher, Anshumali Shrivastava