Locality Sensitive Hashing，LSH
1. 基本思想 局部敏感（Locality Senstitive）：即空間中距離較近的點映射后發生沖突的概率高，空間中距離較遠的點映射后發生沖突的概率低。 局部敏感哈希的基本思想類似於一種空間域轉換思想，LSH算法基於一個假設，如果兩個文本在原有的數據空間是相似的，那么分別經過哈希函數轉換以后 ...
原文：Java實現LSH（Locality Sensitive Hash ）
在對大批量數據進行圖像處理的時候，比如說我提取SIFT特征，數據集為 W張圖片，一個SIFT特征點是 維，一張圖片提取出 個特征點，這樣我們在處理的時候就是對 萬個 維的數據進行處理，這樣處理所需要的耗時太長了，不符合實際生產的需要。我們需要用一種方法降低運算量，比如說降維。 看了一些論文，提到的較多的方法是LSH Locality Sensitive Hash ，就是局部敏感哈希。我們利用LS ...
2018-01-07 14:30 2 1592 推薦指數：
相關推薦
從NLP任務中文本向量的降維問題，引出LSH（Locality Sensitive Hash 局部敏感哈希）算法及其思想的討論
1. 引言 - 近似近鄰搜索被提出所在的時代背景和挑戰 0x1：從NN（Neighbor Search）說起 ANN的前身技術是NN（Neighbor Search），簡單地說，最近鄰檢索就是根據 ...
Locality Sensitive Hashing(局部敏感哈希)之cross-polytope LSH
一、概述 近鄰搜索在計算機科學中是一個非常基礎的問題，在信息檢索、模式識別、機器學習、聚類等領域有着廣泛的應用。如果在d維空間中，我們有n個數據點，采用暴力搜索尋找最近鄰的時間復雜度為O(dn ...
Spark Locality Sensitive Hashing (LSH)局部哈希敏感
1、概念 2、LSH操作 我們描述了LSH可以用於的主要操作類型。擬合的LSH模型具有用於每個操作的方法。 2.1、Feature Transformation 特征轉換 2.2、Approximate ...
局部敏感哈希Locality Sensitive Hashing(LSH)之隨機投影法
1. 概述 LSH是由文獻[1]提出的一種用於高效求解最近鄰搜索問題的Hash算法。LSH算法的基本思想是利用一個hash函數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算法使用的關鍵是針對某一種相似度計算方法，找到一個具有以上描述特性的hash函數 ...
局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)
局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)方法介紹 本文主要介紹一種用於海量高維數據的近似最近鄰快速查找技術——局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)，內容包括了LSH的原理、LSH哈希函數集、以及LSH的一些 ...
局部敏感哈希LSH（Locality-Sensitive Hashing）——海量數據相似性查找技術
一、 前言 最近在工作中需要對海量數據進行相似性查找，即對微博全量用戶進行關注相似度計算，計算得到每個用戶關注相似度最高的TOP-N個用戶，首先想到的是利用簡單的協同過濾，先定義相似性度量（ ...
局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)
(Locality Sensitive Hashing，LSH)算法是我在前一段時間找工作時接觸到的一 ...