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 ...
原文：LSH︱python實現局部敏感隨機投影森林——LSHForest/sklearn（一）
關於局部敏感哈希算法。之前用R語言實現過，可是由於在R中效能太低。於是放棄用LSH來做類似性檢索。學了python發現非常多模塊都能實現，並且通過隨機投影森林讓查詢數據更快。覺得能夠試試大規模應用在數據類似性檢索 去重的場景。 私覺得，文本的類似性能夠分為兩類：一類是機械類似性 一類是語義類似性。 機械類似性代表着，兩個文本內容上的相關程度。比方 你好嗎 和 你好 的類似性。純粹代表着內容上字符 ...
2018-01-12 18:15 0 1231 推薦指數：
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