局部敏感哈希Locality Sensitive Hashing(LSH)之随机投影法
1. 概述 LSH是由文献[1]提出的一种用于高效求解最近邻搜索问题的Hash算法。LSH算法的基本思想是利用一个hash函数把集合中的元素映射成hash值，使得相似度越高的元素hash值相等的概率也越高。LSH算法使用的关键是针对某一种相似度计算方法，找到一个具有以上描述特性的hash函数 ...
原文：LSH︱python实现局部敏感随机投影森林——LSHForest/sklearn（一）
关于局部敏感哈希算法。之前用R语言实现过，可是由于在R中效能太低。于是放弃用LSH来做类似性检索。学了python发现非常多模块都能实现，并且通过随机投影森林让查询数据更快。觉得能够试试大规模应用在数据类似性检索 去重的场景。 私觉得，文本的类似性能够分为两类：一类是机械类似性 一类是语义类似性。 机械类似性代表着，两个文本内容上的相关程度。比方 你好吗 和 你好 的类似性。纯粹代表着内容上字符 ...
2018-01-12 18:15 0 1231 推荐指数：
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本文转载自：https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/e6ddd161f89f42d45fcee483b2292a8c7b2a9638/src/py2.x ...
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