上一年記錄的東西,整理下... 需要代碼聯系我QQ:791909235,本人不做義務咨詢。 一.哈希檢索概述 LSH是Locality Sensitive Hashing的縮寫,也翻譯為局部敏感哈希,是一種通過設計滿足特殊性質即局部敏感的哈希函數,提高相似查詢效率的方法 ...
這篇文章介紹了局部敏感哈希算法,局部敏感哈希是非監督的哈希算法。算法的輸入是實數域的特征向量,輸出為一個binary vector。利用哈希函數將數據點映射到不同的桶中是一種保形映射,使得數據點i和數據點j在原始空間的相似度s與映射后的在同一個桶的概率呈現正相關。之所以這么做,主要是避免exhausted search. 如果理想狀態,每個桶中的元素數目大致相同,那么查詢時的運算量將從原來的數據樣 ...
2016-08-09 22:42 0 1928 推薦指數:
上一年記錄的東西,整理下... 需要代碼聯系我QQ:791909235,本人不做義務咨詢。 一.哈希檢索概述 LSH是Locality Sensitive Hashing的縮寫,也翻譯為局部敏感哈希,是一種通過設計滿足特殊性質即局部敏感的哈希函數,提高相似查詢效率的方法 ...
from:https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4953039.html 閱讀目錄 1. 基本思想 2. 局部敏感哈希LSH 3. 文檔相似度計算 局部敏感哈希 ...
搜集了快一個月的資料,雖然不完全懂,但還是先慢慢寫着吧,說不定就有思路了呢。 開源的最大好處是會讓作者對臟亂臭的代碼有羞恥感。 當一個做推薦系統的部門開始重視【數據清理,數據標柱,效果 ...
局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing,LSH)算法是我在前一段時間找工作時接觸到的一種衡量文本相似度的算法。局部敏感哈希是近似最近鄰搜索算法中最流行的一種,它有堅實的理論依據並且在高維數據空間中表現優異。它的主要作用就是從海量的數據中挖掘出相似的數據,可以具體 ...
一.算法實現 基於p-stable分布,並以‘哈希技術分類’中的分層法為使用方法,就產生了E2LSH算法。 E2LSH中的哈希函數定義如下: 其中,v為d維原始數據,a為隨機變量,由正態分布產生; w為寬度值,因為a∙v+b得到的是一個實數 ...
Engineering 和 Databricks 共同向Apache Spark 2.1開發了局部敏感哈希(L ...
minhash simhash SimHash的工作原理 SimHash算法工作流程圖: 1、分詞,把需要判斷文本分詞形成這個文章的特征單詞。最后形成去掉噪音詞的單詞序列並為每個詞加上權重,我們假設 ...
之前在研究lsh算法,糊里糊塗的,但是該算法的高速性能讓我還是得把他搞懂。 借鑒之前閱讀的各個大佬博客,從相思能推薦的角度完善了一版代碼,花了兩天時間才調試出來,看看以后能不能用得上。大家有需求的可以直接使用了,福利滿滿。嘎嘎嘎 功能:已知一個樣本的二進制特征向量,從特征中心中找出特征相似 ...