minHash vs LSH

最新推荐文章于 2024-08-08 14:14:56 发布
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本文探讨了simHash、minHash及LSH等哈希技术在海量数据相似度计算中的应用，同时涉及Redis在存储方面的高效解决方案，包括百亿级Key的存储策略，以及Sentinel与ShardedJedis在集群环境下的表现。
MinHash&LSH
05-07 668
MinHash 是一种用于近似集合相似度计算的技术。它被广泛用于大规模数据集中的快速相似度估计，特别是在处理文本、图像和网络数据等领域。 MinHash 的基本思想是通过将集合中的元素哈希成一个较小的签名（通常是一个固定长度的整数或比特串），从而快速地比较两个集合之间的相似度。
使用MinHash & LSH进行海量文本去重
u013250861的博客
10-31 898
例如，小写字母代表词，大写字母代表文档：然后，把原来的词典{a, b, c, d, e} 顺序，例如得到{b, e, a, d, c}，定义一个函数h：计算集合S最小的minhash值，就是在这种顺序下最先出现1的元素。那么，类似地，如果进行的话，就会有, 那原来每个高维集合，就会被降到n维空间，比如。但是实际中因为重排比较耗时，会用若干替代。比如设定一个哈希函数: h(x) = (i+1) % 5.
MinHash 和LSH
TH_NUM的博客
05-29 540
Min Hash 实现 具体的原理参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/46164294 from scipy.spatial.distance import cosine from random import randint import numpy as np # specify the length of each minhash vector N = 128 max_val = (2**32)-1 # create N tuples that will serve as
【Python】如何利用MinHash和LSH进行大规模文本数据去重
哈哈哈哈哈哈哈
04-19 2512
通过MinHash和LSH，我们能够有效地在没有数据库支持的情况下处理和去重大量文本数据。这种方法特别适合处理语义上相似的文本，而不仅仅是字面上完全相同的文本。使用这种方法可以显著提高数据处理的效率和准确性。
数据挖掘之lsh minhash simhash
xiaopei的博客
09-14 1万+
在项目中碰到这样的问题： 互联网用户每天会访问很多的网页，假设两个用户访问过相同的网页，说明两个用户相似，相同的网页越多，用户相似度越高，这就是典型的CF中的user-based推荐算法。 算法的原理很简单，只要两两计算用户的相似性，针对每个用户，获取最相似的K个用户即可。 但是在实际的工程上，假定用户规模在亿的规模N，计算复杂度为N*N，即使是分布式，也是非常可怕的复杂度。
LSH minhash Signature
zztSky
06-24 311
准备些写得时候，发现大佬们已经总结的很棒很完善了，瞬间不知道改写什么，、 贴个链接吧 minhash1 minhash2 minhash3
使用MinHash和LSH进行大规模文本数据去重
最新发布
年少的勇气已经用完，剩下的就是三思而后行
08-08 1272
假设我们有一组包含简单中文文本的数据。我们首先对每条文本进行分词，然后计算每条文本的MinHash值，并使用LSH将这些值插入到一个可查询的结构中。最后，我们查询每个文本的MinHash，找出所有相似的文本。这种方法特别适合处理语义上相似的文本，而不仅仅是字面上完全相同的文本。在这个例子中：文档0和文档3非常相似，因为它们都描述了“今天天气好，适合出去玩”的情景，尽管用词略有不同。文档2和文档4虽然都提到了“明天有雨”，但用词和句式的不同可能使得它们的相似度低于阈值。
Python MinhashLSH算法详解及源码
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
07-06 330
它将数据集中的每个元素表示为一个固定大小的签名，签名的构建过程中利用了随机排列的函数。它将数据集中的每个元素表示为一个固定大小的签名，签名的构建过程中利用了随机排列的函数。它将数据集中的每个元素表示为一个固定大小的签名，签名的构建过程中利用了随机排列的函数。它将数据集中的每个元素表示为一个固定大小的签名，签名的构建过程中利用了随机排列的函数。它将数据集中的每个元素表示为一个固定大小的签名，签名的构建过程中利用了随机排列的函数。在搜索时，只需在相似的桶中搜索，从而减少搜索的开销。
datasketch:MinHash，LSH，LSH森林，加权MinHash，HyperLogLog，HyperLogLog ++，LSH集成
05-11
datasketch：大数据看起来很小 datasketch提供给您概率性的... Scipy是可选的，但有了它，LSH初始化可以更快。 请注意， 和也支持Redis和Cassandra存储层（请参见 ）。 安装 要使用pip安装datasketch： pip insta
MinHash LSH
桃子小迷妹
09-27 392
Github
MinHashLSH:MinHash 和 LSH 的 Java 实现，用于查找由 Jaccard 相似度衡量的接近重复的文档
06-15
最小哈希LSH MinHash 和 LSH 的 Java 实现，用于查找通过 Jaccard 相似度衡量的接近重复的文档。 MinHash 的实现，用于逼近文本文档中的 Jaccard 相似度。 还包括 LSH 的实现，这是一种快速查找近似最近邻的方法。
LSH局部敏感哈希
weixin_36378508的博客
09-06 3545
简介 局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing,LSH)主要是为了处理高维度数据的查询和匹配等操作。 相似度的计算有多种方式：欧氏距离、余弦相似度或者Jaccard相似度，不管以何种计算方式，在数据维度较小时，都可以用naive的方式直接遍历每一个pair去计算。 但当数据维度增大到一定程度时，计算复杂度就开始飙升了 【文本相似性计算】minHash和LSH算法 大规模数据的相似度计算：LSH算法 Jaccard相似度 判断两个集合是否相等，一般使用称之为Jaccard相似
RS推荐系统-LSH最近邻查找+MiniHash
你好，今天的你
08-02 2423
什么是最近邻查找？ 在推荐系统中，主要分为召回跟排序两个阶段。 召回阶段，基于用户画像及场景数据从海量的视频库（百万级别）中将相关度最高的资源检索出来，作为候选集，召回阶段可以通过“粗糙”的方式召回候选item。 排序阶段，基于更加精细的特征对候选集（百级别）进行排序，最终呈现给用户的是很少的一部分数据。在这个ranking阶段，采用更精细的特征计算user-item之间的排序score，作为最终输出推荐结果的依据。 随着机器学习的发展，越来越多问题转移到deep learning上面解决，而系统实际部
局部敏感哈希LSH（Locality-Sensitive Hashing）——海量数据相似性查找技术
飞剑客的博客
10-17 1377
一、 前言     最近在工作中需要对海量数据进行相似性查找，即对微博全量用户进行关注相似度计算，计算得到每个用户关注相似度最高的TOP-N个用户，首先想到的是利用简单的协同过滤，先定义相似性度量（cos，Pearson,Jaccard），然后利用通过两两计算相似度，计算top-n进行筛选，这种方法的时间复杂度为$O(n^2)$（对于每个用户，都和其他任意一...
minHash(最小哈希)和LSH(局部敏感哈希)
热门推荐
liujan511536的专栏
08-17 2万+
在数据挖掘中，有一个比较基本的问题，就是比较两个集合的相似度。关于这个问题，最笨的方法就是用一个两重循环来遍历这两个集合中的所有元素，进而统计这两个集合中相同元素的个数。但是，当这两个集合里的元素数量非常庞大时，同时又有很多个集合需要判断两两之间的相似度时，这种方法就呵呵了，对内存和时间的消耗都非常大。因此，为了解决这个问题，数据挖掘中有另一个方法。 Jaccard相似度...
MinHashLSH使用redis存储
一个今天胜过两个明天
01-24 753
也可以将datasketch中的lsh.py和storage.py复制到自己程序目录下 修改，避免影响其他程序。datasketch自带的redis存储是没有设置有效期的，如果需要添加有效期，需要修改它的源代码。修改storage.py文件中_insert 函数 ，有两处,大于在1039和1084行左右。
simHash、minHash、LSH、海量数据相似度、Redis百亿级Key存储、 Sentinel+ShardedJedis
weixin_34348805的博客
09-21 702
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
基于LSH的文本主题合并
全栈铲屎大将军
05-09 778
缘起之前在项目中需要对从微博获取的数据进行热门新话题发现，由于微博传播的特性，新的热门的话题，人们会对它进行广泛的讨论，而且讨论的内容会比较类似，所以想到了把相似内容进行合并，把讨论量大的内容作为热门新话题。经过一翻查询，选定了LSH作为相似内容检测的方法LSHLSH(Locality Sensitive Hashing)，局部敏感哈希，它是一种针对海量高维数据的快速最近邻查找算法。为了解决在海量...
LSH系列2：MinHash&LSH——文档（集合）相似性
W24的博客
10-07 5984
MinHash 原理 前言 MinHash 用于比较集合的相似度。 在数据挖掘中，一个最基本的问题就是比较两个集合的相似度。通常通过遍历这两个集合中的所有元素，统计这两个集合中相同元素的个数，来表示集合的相似度；这一步也可以看成特征向量间相似度的计算（欧氏距离，余弦相似度）。 当这两个集合里的元素数量异常大（特征空间维数很大），同时又有很多个集合需要判断两两间的相似度时，传统方法会变得十分耗时，最小哈希（minHash）可以用来解决该问题。 Jaccard 相似度 Jaccard 相似度：通过计算交集的相对
数据草图技术：MinHash与LSH林的应用与原理
标题中的 "datasketch, MinHash，LSH，LSH林，加权 MinHash，HyperLogLog，HyperLogLog.zip" 涉及到一系列在大数据处理领域的高级数据结构和算法。这些技术使得在不需要精确计算的情况下，可以对大规模数据集进行...
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