);} 問題背景 給出N個集合,找到相似的集合對,如何實現呢?直觀的方法是比較任意兩 ...
先看看官方文檔: MinHash for Jaccard Distance MinHashis an LSH family for Jaccard distance where input features are sets of natural numbers. Jaccard distance of two sets is defined by the cardinality of their ...
2019-05-31 15:03 0 1715 推薦指數:
);} 問題背景 給出N個集合,找到相似的集合對,如何實現呢?直觀的方法是比較任意兩 ...
給定N個集合,從中找到相似的集合對,如何實現呢?直觀的方法是比較任意兩個集合。那么可以十分精確的找到每一對相似的集合,但是時間復雜度是O(n2)。此外,假如,N個集合中只有少數幾對集合相似,絕大多數集合都不相似,該方法在兩兩比較過程中“浪費了計算時間”。所以,如果能找到一種算法,將大體上相似 ...
俄亥俄州立 算法講義(非常詳細) http://web.cse.ohio-state.edu/~sun.397/courses/au2018/FPM-basic-osu-1114.pdf minhash性質 任意k個元素中有一個是排列Pi下 ...
集合相似度計算是一個常見的問題。例如,已知看過羋月傳的人都有哪些,還知道看過琅琊榜的人都有哪些,那么想知道同時看過兩者的人群占至少看過一部的人群的占比,就是求這兩個集合的相似度: 集合A = 看過羋月傳的人群集合B = 看過琅琊榜的人群相似度 = |A∩B| / |A∪B| = 既看過羋月 ...
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 ...
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(cos,Pearson,Jaccard),然后利用通過兩兩計算相似度,計算top-n進行篩選,這種 ...
來源:http://my.oschina.net/pathenon/blog/65210 1.概述 跟SimHash一樣,MinHash也是 LSH的一種,可以用來快速估算兩個集合的相似度。MinHash由Andrei Broder提出,最初用於 ...
在前一篇文章 《海量數據相似度計算之simhash和海明距離》 介紹了simhash的原理,大家應該感覺到了算法的魅力。但是隨着業務的增長 simhash的數據也會暴增,如果一天100w,10天就1000w了。我們如果插入一條數據就要去比較1000w次的simhash,計算量還是蠻大,普通PC ...