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、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 ...

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、Feat ...

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)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 ...

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（ ...

一. 近鄰搜索 　　從這里開始我將會對LSH進行一番長篇大論。因為這只是一篇博文，並不是論文。我覺得一篇好的博文是盡可能讓人看懂，它對語言的要求並沒有像論文那么嚴格，因此它可以有更強的表現力。 　　局部敏感哈希，英文locality-sensetive hashing，常簡稱為LSH。局部 ...

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 ...