在当前大数据时代的挑战下，信息检索和数据管理领域面临的一个基础问题是要检查数据中的相似项。在许多场景中，计算所有数据点之间的精确距离所需的存储和计算要求是繁重的。因此，为了数据表示的集合相似性，紧凑的存储和有效的近似距离计算变得不可或缺。在信息处理领域，大规模数据集中的相似性比较具有高时间复杂度。为了识别相似的文档，最有效的技术是构造一组在文档中出现的短字符串，这被称为“shingling”。此外，对于w-shingle数据，由于文档内的词频分布近似遵循幂律分布，并且大多数shingle
在上述研究论文中，作者提出了将线性支持向量机（SVM）与连接位最小散列（minwise hashing）结合起来，以提高训练和测试效率，同时几乎不会显著降低准确性。尽管相似性核是非线性的，并且似乎不直接适用于线性SVM，但作者对其连接位最小散列核的正定性进行了证明，这为整合提供了合理且有效的基础，仅需要对LIBLINEAR和原始b位最小散列方案进行微小的修改。此外，连接位的构建非常方便，并且在大规模数据环境中，性能随着连接位数目的增加而显著提升，具有深远的实际意义。
最小散列是一种用于估计集合相似性的高效算法，特别适合处理大规模数据集。该算法基于如下原理：对于两个集合，它们的最小散列值相等的概率与它们的Jaccard相似度成正比。在最简单的情况下，使用随机排列将每个集合中的元素映射到一个固定的范围，并取这些映射值中的最小值作为该集合的最小散列值。对于包含多个元素的集合，可以重复使用不同的随机排列多次，从而得到多个最小散列值，每个值对应于一个哈希表中的条目。
论文中的“连接位”是一个创新的概念，旨在提高minwise散列的性能。在传统的minwise散列中，每个元素只能影响一个哈希表中的位置，而连接位允许每个元素影响多个哈希表的位置。这样不仅增加了数据表达的丰富性，而且有助于更精确地估计集合间的相似度。
该研究论文中的算法被称为“连接位最小散列算法”，它利用连接位的概念，将传统最小散列方法应用于大规模线性SVM。由于线性SVM在训练和测试时对计算资源的要求相对较高，该算法通过减少计算量和内存需求来提升大规模线性SVM的实用性。该算法理论上和实验结果都证明了其有效性。它将大规模数据环境下集合相似性估计的实际意义提升到一个新水平。
论文的研究背景是大数据时代下，大规模数据集的相似性比较问题。传统的相似性比较方法在时间复杂度上非常高，尤其是当数据集规模庞大时。为了解决这一问题，需要高效的近似方法来替代精确的相似性计算。Shingling技术是一种用于识别文本数据中相似项的方法，通过将文档转换为包含短字符串的集合，使得文档的相似性比较变得更为高效。Word shingle是一种特定类型的shingling，它基于文档中词频分布的幂律特性，能够高效地识别相似文档。
该研究论文探讨了如何将线性SVM与连接位最小散列算法结合，以提高大规模数据集的处理效率，并通过理论分析和实验结果证明了该算法的有效性。通过连接位最小散列算法，不仅提升了相似性估计的精确度，还大幅度提高了大规模线性SVM在训练和测试时的性能。这对于处理大数据集和实施高效的信息检索与数据管理具有重要意义。
