本文介绍了MinhashLSH算法在大规模数据集相似度搜索中的应用，详细阐述了算法的实现步骤，并提供了Python源代码。主要内容包括Minhash处理、局部敏感哈希表构建以及算法的核心逻辑，适用于信息检索、数据挖掘和推荐系统等领域。
Python实现MinhashLSH算法及源代码
MinhashLSH是一种近似最近邻搜索算法，适用于大规模数据集的相似度搜索问题。该算法基于Minhash和局部敏感哈希（LSH）两种技术，可以实现快速高效的相似度搜索。在本文中，我们将介绍MinhashLSH算法的实现过程，并提供完整的Python源代码。
MinhashLSH算法实现的基本步骤如下：
-
对数据集进行Minhash处理，将数据转换为固定长度的签名。
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基于签名构建局部敏感哈希表，实现快速的相似度搜索。
下面是MinhashLSH算法的核心代码实现：
import random
class MinhashLSH:
def __init__(self, b, r
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