一、由ANN进入Hash
NN，即最近邻（nearest neighbor），定义在一个数据集X中，查询点q的最近邻是NN(q)=argmin dist(q,x) 其中x∈X。直接的表示，即为KNN查询，也就是需要找到K个最近邻。一个点x和查询点q的距离取决于具体的查询问题。例如：d维空间的数据集，和欧式距离的场景。
在低维空间时，这些情况都可以得到有效解决（比如k-d tree算法）。然而，在大规模高维数据时，有些算法的计算消耗甚至比线性消耗还要大。所以，ANN（Approximate nearest neighbors）近似最近邻查询被提出，主要是从两个方面实现近邻查询。
- error-constrained nn
误差约束最近邻查询，包括(1+ε)-approximate 最近邻查询、R-near neighbor近邻查询 - time-constrained nn
时间约束最近邻查询，是限制查询时间。它的目标是实现返回的k个最近邻点尽可能的与实际近邻点相似，同时查询代价尽可能小。
那这和我们研究的哈希算法有什么关系呢？哈希是在ANN中广泛应用的一种解决方案。哈希方法是将参考点和查询点映射到目标对象，ANN从而转换为对目标对象或者一部分原始参考点的处理。
二、Hash执行ANN查询
第一部分中最后提到经哈希函数转换后，得到的目标对象，即为Hash码。
2.1 hash函数
哈希函数定义为y=h(x)，其中h(.)是哈希函数，y是哈希码。y可能是一个整数，也可能是一个二进制值：1或0、1或-1。
在实际应用中，一般是使用多个哈希函数计算复合哈希码，y=h(x)，其中h=[h1,h2,h3…hM]^T ,y=[y1,y2,y3…yM]^T。
2.2 应用ANN
一般hash在ANN应用中，有两种基本的方法：哈希表查询（hash table lookup）和哈希码排序（hash code rank）。
- hash table lookup
哈希表查找是减少距离计算的数量。它采用哈希桶的数据结构，每一个参考点被放置到一个桶h(x)中，每一个桶可由一个哈希码找到。常规的哈希算法是尽可能的降低碰撞率，而哈希表的目标：尽可能的将邻近点的碰撞率最大化，同时远距离点的碰撞率最小化。在找到查询点对应的哈希桶后，需要对桶内所有的参考点，计算原始特征的距离，重排序后得到最近邻点。
为提高召回率，一般有两种方式：1.单表哈希 单张哈希表，需访问多个哈希桶。2.多表哈希 构造多张哈希表。(详细解释参见下一节) - hash code ranking
哈希码排序是一种穷尽检索。它的执行办法是：依据查询点和引用点的哈希码比较他们之间的距离，获得最近的候选列表。接着重排序，使用原始特征对候选项进行距离计算，获得最近邻点。
基于LSH的哈希表查询在实际中较少采用，而基于量化的哈希表查询被广泛应用获得较粗的候选列表。哈希码排序由于遍历所有的候选列表，在查询效率上不及哈希表查询。两者各有优缺点。
一种常用的方法是：首先使用倒排索引获得较小的候选列表（可视为哈希表），使用更长的哈希码计算查询点到候选列表的距离，从而提供前几个候选项，最后在原始空间上重排序候选项。