哈希学习算法之二:基于hash的ANN框架

本文深入探讨基于Hash的近似最近邻(ANN)搜索框架,详细阐述了特征提取、hash编码、汉明距离排序及重排序四个核心步骤。通过哈希学习算法,实现高维数据的有效压缩和快速匹配。

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在上一节了解了ANN的背景,简单介绍了hash的算法,那基于hash的ANN框架是怎样的呢?

框架图

在这里插入图片描述

框架说明

基于hash的ANN主要有四个步骤,包括特征提取、hash编码(学习+编码)、汉明距离排序、重排序。

1、特征提取
有查询图像和图像数据库,需要对这两类分别处理,对查询图像和数据库中的图像逐一提取有用的特征,把文件名和特征一一对应的添加到特征库中。

2、hash编码(学习+编码)
特征提取后的维数有很多,需要对其进行压缩再匹配,这是hash编码的意义。hash编码自然要使用hash函数,在大规模高维数据下,hash函数使用hash学习的方法获得,则该部分内容分为hash学习和hash编码阶段。Hash学习阶段,可将特征库分为训练集和测试集,评估测试hash函数。正式的编码阶段,将特征库的每个特征点代入到hash函数中,得到hash编码。

3、汉明距离排序
在获得hash编码之后,经过汉明距离排序,就可以完成粗查找,得到粗查找之后的候选列表。对查询图像的hash码和编码之后的特征库hash码比对距离(这里使用汉明距离),按照从小到大的方式相似性排序,可以获得指定个数的候选点或者距离在某一范围内的n个候选点。

4、重排序
粗查找之后获得的n个候选点,在原始特征空间上,根据相似性重排序(这里采用欧式距离),返回最后的候选列表。

注意

以上步骤中,哈希学习算法在第二步哈希编码中应用,哈希过程可视为一个筛选样本和粗查找的过程,则评价哈希算法的好坏限于该过程,不包括重排序阶段。
ANN中是包括这一步的。

参考链接:https://www.jianshu.com/p/82a14f1aa453

<think>我们正在讨论局部敏感哈希(LSH)算法在C++中的实现和使用方法。根据之前的引用,我们有关于LSH的基本介绍和一段C++代码片段(引用[2]),该代码片段展示了使用超平面(Hyperplane)作为哈希函数的LSH索引构建过程。 LSH的核心思想是将相似的数据点以高概率映射到相同的哈希桶中,从而加速近邻搜索。在C++中,我们可以使用现有的库(如FALCONN)或自己实现LSH。引用[2]中的代码展示了以下关键步骤:1.设置LSH构建参数(LSHConstructionParameters),包括:-dimension:数据点的维度-lsh_family:使用的哈希函数族(这里使用超平面)-distance_function:距离函数(如欧氏距离)-storage_hash_table:哈希表的存储方式-k:每个哈希表的哈希函数数量(即每个哈希键由k个超平面哈希函数组合而成)-l:哈希表的数量-其他参数如线程数、随机种子等2.使用这些参数构建LSH索引(construct_table函数)3.设置探查数(set_num_probes),即在查询时探查的哈希桶数量因此,使用LSH的基本流程是:-准备数据(一组高维向量) -配置LSH参数-构建索引-使用索引进行查询下面我们提供一个简单的示例代码框架,展示如何使用LSH(以超平面LSH为例)进行近邻搜索。注意,这里我们假设使用FALCONN库(一个用于高维相似性搜索的库,实现了LSH)的风格,因为引用[2]的代码风格与FALCONN相似。###C++实现示例```cpp#include <iostream>#include <vector>#include <memory>//假设我们有一个LSH库的头文件,这里用伪代码表示#include"lsh_table.h"//实际中可能是FALCONN或其他库using namespacestd;int main() {//假设我们有一组数据,每个数据点是一个浮点向量int num_points =1000;intdimension =128;vector<vector<float>>data(num_points,vector<float>(dimension));//这里填充数据...(例如随机生成或从文件读取)//设置LSH参数LSHConstructionParamsparams;params.dimension= dimension;params.lsh_family =LSHFamily::Hyperplane;params.distance_function= DistanceFunction::Euclidean;params.storage_hash_table= StorageHashTable::BitPackedFlatHashTable;params.k =19; //每个哈希表的哈希函数数量params.l=10;//使用10个哈希表params.num_setup_threads =4; //使用4个线程构建params.seed=123456789;//随机种子//构建LSH索引cout<< "BuildingLSH index..." <<endl;unique_ptr<LSHNearestNeighborTable>index =construct_table(data,params);index->set_num_probes(2464); //设置查询时探查的哈希桶数量//构建完成后,我们可以进行查询vector<float>query(dimension);//初始化查询点...//执行查询,寻找最近邻intk_nearest =1; //寻找最近的一个邻居vector<int>indices =index->find_k_nearest_neighbors(query,k_nearest);cout<< "Nearestneighbor index: "<< indices[0] <<endl;return0; }``` ###说明1. **参数选择**:参数`k`和`l`需要根据数据集和性能要求进行调整。通常,增加`l`(哈希表数量)可以提高召回率,但会增加内存和查询时间;增加`k`(每个表的哈希函数数量)会使哈希桶更精细,但可能降低召回率。`set_num_probes`方法设置探查的哈希桶数量,增加探查数可以提高召回率但增加查询时间。 2. **距离函数**:超平面LSH通常用于欧氏距离下的近邻搜索,但LSH也有其他变体(如用于余弦相似性的符号随机投影)。3.**实际库**:在实际开发中,可以考虑使用FALCONN(https://falconn-lib.org/)或ANN-Benchmarks中的其他库。FALCONN提供了详细的文档和示例。###使用方法总结1. **数据准备**:将数据组织成向量的形式。 2. **参数配置**:根据数据特性和需求选择LSH家族(如超平面、符号函数等)并设置参数(k, l等)。3.**索引构建**:调用构建函数创建索引。4.**查询**:使用构建好的索引进行近邻搜索。 ###注意事项-LSH是一种近似算法,召回率和精度取决于参数设置。通常需要通过实验调整参数以达到所需的准确率和速度的平衡。-对于非常大的数据集,索引构建可能需要较多内存和较长时间,但查询速度会显著快于线性扫描。§§相关问题§§1.如何选择LSH的参数(如k和l)以达到较好的准确率和召回率?2.除了超平面LSH,还有哪些常用的LSH函数族?它们分别适用于什么距离度量? 3.在C++中,除了自己实现,有哪些成熟的库可以实现LSH?4. LSH索引构建后如何保存和加载,以避免每次重新构建?</think>### 局部敏感哈希(LSH)在C++中的实现与使用 局部敏感哈希(LSH)是一种高维数据近似近邻搜索的高效算法,通过哈希映射将相似数据点以高概率映射到相同桶中。以下是C++实现的核心步骤和方法: --- #### **1. 核心实现步骤** ##### (1) 参数配置(参考引用[2]) ```cpp #include <vector> #include <memory> // LSH参数结构体(示例) struct LSHConstructionParams { int dimension; // 数据维度 LSHFamily lsh_family; // 哈希函数族(如超平面) DistanceFunction distance_function; // 距离度量 StorageHashTable storage_hash_table; int k = 19; // 每个哈希表的函数数量 int l = 10; // 哈希表数量 int num_setup_threads; // 并行线程数 size_t seed; // 随机种子 }; // 初始化参数 LSHConstructionParams params; params.dimension = 128; // 假设数据为128维向量 params.lsh_family = LSHFamily::Hyperplane; params.distance_function = DistanceFunction::Euclidean; params.k = 20; // 增加k可提高精度 params.l = 15; // 增加l可提高召回率 params.seed = 0xDEADBEEF; // 随机种子 ``` ##### (2) 索引构建与查询 ```cpp // 构建索引(参考引用[2]) std::unique_ptr<LSHNearestNeighborTable> index = std::move(construct_table(data_points, params)); // 设置探查参数 index->set_num_probes(2500); // 探查的哈希桶数量 // 执行近邻查询 std::vector<int> results = index->query(query_point, top_k=5); ``` --- #### **2. 关键组件解析** | **组件** | **作用** | **示例值** | |-------------------|-------------------------------------------------------------------------|-----------------| | **哈希函数族** | 决定数据映射方式 | `Hyperplane`(超平面) | | **k(函数数量)** | 单个哈希表中哈希函数的数量,值越大桶越稀疏 | `k=19` | | **l(哈希表数量)**| 独立哈希表数量,值越大召回率越高 | `l=10` | | **探查数** | 查询时检查的桶数量,影响精度/速度平衡 | `set_num_probes(2464)` | --- #### **3. 实际应用场景** 1. **图像检索** 将图像特征向量(如SIFT)通过LSH映射,实现快速相似图像搜索。 2. **推荐系统** 在高维用户特征空间中快速找到相似用户群体[^1]。 3. **文本去重** 对文档指纹(如MinHash)进行LSH分桶检测相似文本。 --- #### **4. 优化建议** - **参数调优**:通过交叉验证调整`k`、`l`和`num_probes`,平衡召回率与速度。 - **批处理**:对批量查询使用`batch_query()`接口减少开销。 - **内存管理**:对大型数据集使用`StorageHashTable::CompactArray`减少内存占用。 > 提示:开源库推荐 [FALCONN](https://falconn-lib.org/) 或 [LSHKit](https://github.com/RSIA-LIESMARS-WHU/LSHKit),提供生产级实现。
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