[发明专利]一种样本查找方法及装置

说明书

本申请提供了一种样本查找方法及装置，方法包括：将待查样本输入预先训练的神经网络模型，得到神经网络模型输出的映射值；在一级映射表中查找与映射值对应的值，作为一级映射结果；在二级映射表中查找与一级映射结果对应的值，作为二级映射结果；若二级映射结果为‑1，则确定样本集合中不存在待查样本；若二级映射结果为有效哈希值，则确定样本集合中存在待查样本。在本申请中，通过以上方式可以提高查找效率。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，特别涉及一种样本查找方法及装置。

背景技术

数据处理相关工作中，数据查找往往占据着比较重要的位置。

常用地，可以采用树形结构进行数据查找，但是目前树形结构中节点间存在较多冲突，导致数据查找过程中需要进行更多次数的比较，查找效率低。

发明内容

为解决上述技术问题，本申请实施例提供一种样本查找方法及装置，以达到提高查找效率的目的，技术方案如下：

一种样本查找方法，包括：

将待查样本输入预先训练的神经网络模型，得到所述神经网络模型输出的映射值，所述神经网络模型为利用训练样本及任意两个输出结果之间的差值不小于1的训练目标训练得到；

在一级映射表中查找与所述映射值对应的值，作为一级映射结果；

在二级映射表中查找与所述一级映射结果对应的值，作为二级映射结果；

若所述二级映射结果为-1，则确定样本集合中不存在所述待查样本；

若所述二级映射结果为有效哈希值，则确定所述样本集合中存在所述待查样本。

优选的，所述确定所述样本集合中存在所述待查样本之前，还包括：

在三级映射表中查找与所述有效哈希值对应的样本，作为三级映射结果；

比较所述三级映射结果与所述待查样本是否相同；

若所述三级映射结果与所述待查样本相同，则确定所述样本集合中存在所述待查样本。

优选的，所述神经网络模型的训练过程，包括：

将各个训练样本及各个所述训练样本各自对应的权重输入神经网络模型，得到所述神经网络模型输出的各个所述训练样本与各自对应权重的乘积，作为各个所述训练样本的映射值；

对各个所述训练样本的映射值进行排序，排序后的得到有序输出值组；

计算排序后的各个所述训练样本的映射值中任意两个相邻映射值的差值；

若所述任意两个相邻映射值的差值小于1，则对所述任意两个相邻映射值的差值小于1的映射值对应的训练样本的权重进行调整，并返回执行将各个训练样本及各个所述训练样本各自对应的权重输入神经网络模型的步骤，直至排序后的各个所述训练样本的映射值中任意两个相邻映射值的差值均不小于1。

优选的，所述对所述任意两个相邻映射值的差值小于1的映射值对应的训练样本的权重进行调整，包括：

对所述任意两个相邻映射值的差值小于1，且所述任意两个相邻映射值的差值最小的映射值对应的训练样本的权重进行调整。

优选的，所述一级映射表的确定过程，包括：

对所述神经网络模型输出的各个所述训练样本的映射值进行取整运算，得到各个所述训练样本的第一整数映射值；

对各个所述训练样本的第一整数映射值进行排序；

从排序后的各个所述训练样本的第一整数映射值中确定最小整数映射值和最大整数映射值；