. 引言 近似近邻搜索被提出所在的时代背景和挑战 x ：从NN Neighbor Search 说起 ANN的前身技术是NN Neighbor Search ，简单地说，最近邻检索就是根据数据的相似性，从数据集中寻找与目标数据最相似的项目，而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离，例如欧几里得距离 Euclidean distance ，NN认为数据在空间中的距离越近，则数据之间的相似性越 ...
2019-06-19 20:46 2 1170 推荐指数：
一、概述 近邻搜索在计算机科学中是一个非常基础的问题，在信息检索、模式识别、机器学习、聚类等领域有着广泛的应用。如果在d维空间中，我们有n个数据点，采用暴力搜索寻找最近邻的时间复杂度为O(dn)。当前我们的数据量越来越大，因此我们需要一些新的数据结构来查找最近邻，使得任意给定一个数据就能 ...
1、概念 2、LSH操作 我们描述了LSH可以用于的主要操作类型。拟合的LSH模型具有用于每个操作的方法。 2.1、Feature Transformation 特征转换 2.2、Approximate ...
from：https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4953039.html 阅读目录 1. 基本思想 2. 局部敏感哈希LSH 3. 文档相似度计算 局部敏感哈希 ...
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 ...
局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)方法介绍 本文主要介绍一种用于海量高维数据的近似最近邻快速查找技术——局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)，内容包括了LSH的原理、LSH哈希函数集、以及LSH的一些 ...
局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing，LSH)算法是我在前一段时间找工作时接触到的一种衡量文本相似度的算法。局部敏感哈希是近似最近邻搜索算法中最流行的一种，它有坚实的理论依据并且在高维数据空间中表现优异。它的主要作用就是从海量的数据中挖掘出相似的数据，可以具体 ...
一、 前言 最近在工作中需要对海量数据进行相似性查找，即对微博全量用户进行关注相似度计算，计算得到每个用户关注相似度最高的TOP-N个用户，首先想到的是利用简单的协同过滤，先定义相似性度量（ ...
。 看了一些论文，提到的较多的方法是LSH（Locality Sensitive Hash），就 ...
