局部敏感哈希 locality sensitive hashing

最新推荐文章于 2025-03-13 18:42:31 发布
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本文深入探讨了局部敏感哈希（LSH）算法及其改进方法，并详细讲解了如何利用这些技术进行高效的数据检索与相似度计算。此外，还介绍了度量距离的概念及其在LSH中的应用。

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http://blog.youkuaiyun.com/icvpr/article/details/12342159 这篇文章

详细介绍了局部敏感哈希算法和度量距离，改进的LSH等。


http://web.mit.edu/andoni/www/LSH/index.html 这个是原始的资料

局部敏感哈希matlab代码解读
积微致著
03-17 5508
很早就想写一篇关于LSH的文章，后来发现前辈们已经写好了，容我这里再推荐一下该文。 Locality Sensitive Hashing(LSH)之随机投影法 http://www.strongczq.com/2012/04/locality-sensitive-hashinglsh%E4%B9%8B%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E6%8A%95%E5%BD%B1%E6%B3%95.h
局部敏感哈希算法介绍
weixin_43336415的博客
12-08 5053
应用：从海量高维数据中查询与某个数据最相似的一个数据或数据集（用于人脸检索） 基本思想：基于原始数据空间中相邻的数据经过同一个映射变换之后，处于相邻区域的概率仍然较大的理念；人为的选取一些具有上述性质的函数来作为哈希函数，使得相邻的数据映射后处在哈希表的同一个位置，这样就可以轻松的找到与该数据相似的数据集了。即，通过选取的哈希函数的映射变换能够将原始的数据集划分为若干较小的子集，且每个子集中的元...
R语言实现︱局部敏感哈希算法（LSH）解决文本机械相似性的问题（一，基本原理）
素质云笔记
09-06 9630
私认为，文本的相似性可以分为两类：一类是机械相似性；一类是语义相似性。 机械相似性代表着，两个文本内容上的相关程度，比如“你好吗”和“你好”的相似性，纯粹代表着内容上字符是否完全共现，应用场景在：文章去重； 语义相似性代表着，两个文本语义上的相似程度，比如“苹果”和“公司”的相似性，本篇不做这一讨论，可参考笔者的另外一篇博客：  NLP︱句子级、词语级以及句子-词语之间相似性（相关名称：
【期外】 （一）关于LSH ：局部敏感哈希算法
weixin_30408309的博客
07-02 332
　　LSH是我同学的名字，平时我会亲切的称呼他为离骚，老师好，左移（leftshift），小骚骚之类的，最近他又多了一个新的外号：局部敏感哈希（Locallysensitivehashing)。 　　好了，废话不多说直接转入正题： 『写在前面』局部敏感哈希是一种NOIP禁用的算法（因为使用了随机数），若不感兴趣就无需往下看了。 『什么是LSH？』 　　LSH就是局部敏感哈希，...
LSH 局部敏感哈希算法
01-15
LSH （Locality-sensitive-hashing）局部敏感哈希算法 matlab实现
【转载】局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)
u014546828的博客
05-09 812
局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing) 转载这个博客呢，是因为学习 ICLR 2020 年的文章：Reformer: The Efficient Transformer。 【转载地址】https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4953039.html 关于 LSH 的其它好的博客和文档： http://infolab.stanford.edu/~ullman/mining/2006/lectureslides/cs345-lsh..
局部敏感哈希（Locality-Sensitive Hashing, LSH）
最新发布
m0_63855028的博客
03-13 594
用于高维最近邻（Approximate Nearest Neighbor, ANN）的高效算法。其核心思想是通过哈希函数将相似的数据点以高概率映射到同一个“桶”中，从而在查询时仅需比较同一桶内的数据，大幅降低计算复杂度。的碰撞概率高：若 d(x,y)≤R，则 P[h(x)=h(y)]≥p1；的碰撞概率低：若 d(x,y)≥cR（c>1），则 P[h(x)=h(y)]≤p2​（p1≫p2）。注：d(x,y)是数据点之间的距离度量（如欧氏距离、余弦相似度等）。
【算法】局部敏感哈希（LSH）：高效解决相似性搜索问题的利器
x66ccff
09-18 997
简单来说，LSH是一种在海量数据中快速找到相似项的技术。与传统的哈希函数不同，LSH的特点是：相似的输入更可能被哈希到相同的"桶"中。
局部敏感哈希算法的代码
06-08
locality-sensitive hashing（局部敏感哈希），实现高位数据搜索平台
局部敏感哈希-Locality Sensitive Hashing
雨石
03-19 1万+
局部敏感哈希在检索技术中，索引一直需要研究的核心技术。当下，索引技术主要分为三类：基于树的索引技术（tree-based index）、基于哈希的索引技术（hashing-based index）与基于词的倒排索引（visual words based inverted index）[1]。本文主要对哈希索引技术进行介绍。
LSH(Locality Sensitive Hashing)局部敏感Hash
c630843901的博客
03-02 8972
文章目录LSH 的哈希函数族（Hash Family）定义LSH 的查找过程LSH 常见的 Hash Function具体介绍： LSH 的哈希函数族（Hash Family）定义 我们将这样的一族hash函数 称为是敏感的，如果对于任意中的函数，满足以下2个条件： 如果d(x,y) ≤ d1， 则h(x) = h(y)的概率至少为p1； 如果d(x,y) ≥ d2， 则h(x) = h(y)的概率至多为p2； 其中 d(x,y) 是 x 和 y 之间的一个距离度量，d1 < d2， h(x) 和
局部敏感哈希
什么最重要？算法！！
08-16 864
转载网址1:http://blog.youkuaiyun.com/pi9nc/article/details/12250361
局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)方法介绍
热门推荐
10-06 13万+
局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)方法介绍。本文主要介绍一种用于海量高维数据的近似最近邻快速查找技术——局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)，内容包括了LSH的原理、LSH哈希函数集、以及LSH的一些参考资料。
局部敏感哈希LSH(Locality Sensitive Hashing)
好记性不如烂笔头
10-01 1万+
LSH(Locality Sensitive Hashing) 一、局部敏感哈希LSH 二、Hamming 距离 三、Euclidean 距离 四、Jaccard 系数 五、参考资料 在很多问题中，从海量数据库中寻找到与查询数据相似的数据是一个很关键的问题。比如在图片检索领域，需要找到与查询图像相似的图片，又比如在3D维重建和 视觉SLAM等问题中，需要在3维点云模型（数据库）中找到与查询描述子最相
Locality Sensitive Hashing ( LSH，局部敏感哈希 ) 详解
Kenney Qin 的专栏
08-30 1万+
这篇文章想给大家介绍一个神奇的东东：LSH，它可以快速地找出海量数据中的相似数据。
LSH(局部敏感哈希算法)实现文本的相似性比对
smallcases的博客
10-19 3150
源码见github：https://github.com/smallsmallcase/lsHash 1.LSH算法简介： 我们将这样的一族hash函数 H={h:S→U} 称为是(r1,r2,p1,p2)敏感的，如果对于任意H中的函数h，满足以下2个条件： 如果d(O1,O2) 如果d(O1,O2)>r2，那么Pr[h(O1)=h(O2)]≤p2 其中，O1,O2∈S，表示两个具有多维
局部敏感哈希Locality Sensitive Hashing, LSH()
优快云博客
07-29 812
LSH最根本的目的是能高效处理海量高维数据的最近邻问题。在信息检索，数据挖掘以及推荐系统等应用中，我们经常会遇到的一个问题就是海量的高维数据查找最近邻。不同于我们在数据结构教材中对哈希算法的认识，哈希最开始是为了减少冲突方便快速增删改查，在这里LSH恰恰相反，它利用的正是哈希冲突加速检索，并且效果极其明显。 LSH（局部敏感哈希）函数使得2个相似度很高的数据以较高的概率映射成同一个hash值，而...
locality sensitive hashing
06-28
局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing）是一种用于高维数据相似性搜索的技术。它通过将高维数据映射到低维空间中，并在低维空间中使用哈希函数来快速识别相似的数据点。这种技术在大规模数据处理和机器学习中...
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