1.基于稀疏哈希的大数据检索方法，包括下述步骤：

(1)从大数据中抽样数据当做训练集X；

(2)用X训练哈希函数；

(3)对大数据集中还没得到二进制代码的实例进行二进制编码，并将编码后的大数据储存在计算机内存或者外磁盘；

(4)对新来的测试实例，首先得到它的低维实数值，然后得到它的低维二进制代码，最后，把测试实例的二进制代码跟大数据的二进制代码进行相似性搜索，得到它的相似实例；

所述步骤(1)的训练集X的训练集大小n由 确定，其中tα/2表示置信度的值，通过t分布临界值获得，ε表示设定的最大的允许误差；

所述步骤(2)包括下述过程：

A).建立目标函数：

其中X为训练集，B是基空间，B的每一个向量是从训练集X中训练出来的基向量，S是X被投影在基空间B上的低维实数值，λ1和λ2是通过十折交叉验证方法取得的可调参数，wi,j是X中两个实例xi和xj之间的欧式距离在高斯核上的投影，si和sj是矩阵S中的两个向量，Bi,j是矩阵B中的第i行和第j列元素，i＝1,…,n表示实例的记号，j＝1,…,k表示基向量的标号，n是实例的个数，k是基向量的个数， 表示S中每个元素为非负；

B).把S转换成二进制代码；S中非0元素转换成1，否则为0；

C).建立哈希函数：找到训练集X中哈希值全为1的实例为类Am1，m＝1,…,d，剩余哈希值为0的实例归为类Am0，m＝1,…,d，得到2d个类，哈希函数定义为：设S的维度是d，X的维度是D，D＞＞d，d维中每一维为一个二进制向量，为d维中每一维建立一个哈希函数，一共建立d个哈希函数；式中，Xi是矩阵X的第i个向量，Si是矩阵S的第i个向量,i＝1,…,n。

2.根据权利要求1的方法，所述步骤(3)对大数据每一个实例x，通过s＝(B'B+2I)-1B'x得到x的低维实数值，然后通过哈希函数得到它的低维二进制代码；其中，B是上面步骤定义的基空间,I是跟B同维度的单位矩阵。

3.根据权利要求1的方法，所述步骤(4)对测试数据集每一个实例xt，通过st＝(B'B+

2I)-1B'xt得到xt的低维实数值，然后通过哈希函数得到它的低维二进制代码；其中，B是上面步骤定义的基空间,I是跟B同维度的单位矩阵。