局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)方法介绍

最新推荐文章于 2022-08-21 23:23:32 发布
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分类专栏： 手把手教你ML机器学习算法源码全解析
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局部敏感哈希(LSH)是一种用于海量高维数据的近似最近邻快速查找技术，适用于相似项计算。它通过哈希方法减少计算复杂度，将o(n^2k)降至o(nml)，其中m<<n，l<<k。LSH包含Jaccard相似度、Simhash和Minhash等方法，用于缩小搜索空间和降维。尽管有局限性，如需要较多相似项和较高相似度，但LSH在重复网页查找、图像检索、音乐检索等领域有广泛应用。

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【人工智能的数学基础】局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing)
AI天才研究院
06-26 6488
RcRP1P2在机器学习领域，经常会面临：比如给定一个特征向量，。如果是在低维度的小数据集中，可以使用线性查找（，如）的方法；但是在高维度大数据集中，线性查找的效率很低，显然是不可行的。如何从高维度大数据集中找到与某个向量最相似的一个或多个向量，是检索任务中的一个难点。在这种高维度大数据集中的检索，通常需要使用最近邻最相似查找（）的方法。是一种，有比较可靠的理论根据且在高维数据中表现比较好，很适合应用在检索任务中。与一般的哈希算法不同，局部敏感哈希具有。
K最邻近算法和局部敏感哈希LSH
ZhikangFu的专栏
06-29 2132
1. K最近邻(k-Nearest Neighbor)分类算法 采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 K近邻分类算法的主要思想：如果一个样本在特征空间中的k个最相似）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别(这里对于最相似的判定主要是通过特征值向量的距离) 1.1. 算法特点及伪代码 KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象(训练集) KNN方
【推荐系统中的Hash 2】局部敏感哈希（利用冲突）
chadlee
08-21 559
首先将2维数据点组织成二叉树的结构，比如先用红色的线把点云一分为二，再用深蓝色的线把各自片区的点云一分为二，以此类推，直到每个片区只剩下一个点，这就完成了空间索引的构建。比如，希望找到点 q 的 k 个邻接点，我们就可以先搜索它相邻子树下的点，如果数量不够，我们可以向上回退一个层级，搜索它父片区下的其他点，直到数量凑够 k 个为止。局部敏感哈希的基本思想是希望让相邻的点落入同一个“桶”，这样在进行最近邻搜索时，我们仅需要在一个桶内，或相邻几个桶内的元素中进行搜索即可。kd-tree的实现是改造的线段树。
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（Locality-Sensitive Hashing, LSH）
coffee_cream的博客
10-18 1万+
局部敏感哈希是工程实际中主流的快速 Embedding 向量最近邻搜索方法，它属于近似最近邻查找（Approximate Nearest Neighbor, ANN）的一种。 1 局部敏感哈希的基本原理 局部敏感哈希的基本思想是：让相邻的点落入同一个“桶”中，在进行最近邻搜索时，只需要在一个桶，或者相邻的几个桶内进行搜索。 LSH 算法基本原理是：用一个Hash 方法将数据从原空间映射到一个新的空间中，使得在原空间相似（距离近）的数据，在新的空间中也相似的概率很大，而在原空间不相似（距离远）的数据，在新的
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。
局部敏感哈希-Locality Sensitive Hashing
热门推荐
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。
Locality-Sensitive-Hashing
05-06
局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing, LSH）是一种在大数据集上进行近似相似性搜索的高效算法。它的核心思想是将高维数据转换为低维哈希值，使得相似的数据对象在哈希空间中具有较高的碰撞概率。在Java编程中...
2004 Locality-sensitive hashing scheme based on p-stable distributions.pdf
06-07
局部敏感哈希（Locality-sensitive hashing，简称LSH）是一种在数据挖掘领域中广泛应用于高维空间近邻搜索问题的技术。2004年的这篇论文介绍了一种基于p-稳定分布的局部敏感哈希方案，该方案提出了一种新型的哈希...
Query-Aware Locality-Sensitive Hashing for Approximate Nearest Neighbor Search
01-21
传统的局部敏感哈希（Locality-Sensitive Hashing, LSH）及其变体是为了解决此类问题而广泛采用的索引方案。然而，传统LSH方法在构建哈希函数时并不考虑具体的查询需求，即所谓的“查询无感知”（query-oblivious）...
推荐系统之局部敏感哈希（LSH）
张先生－您好的博客
06-01 1514
推荐系统之局部敏感哈希（LSH） 前言 局部敏感哈希的基本思想：是希望让相邻的点落入同一个“桶”，这样在进行最近邻搜索时，我们仅需要在一个桶内，或相邻几个桶内的元素中进行搜索即可。如果保持每个桶中的元素个数在一个常数附近，我们就可以把最近邻搜索的时间复杂度降低到常数级别。 高维空间映射到低维空间相似度的定性结论：欧式空间中，将高维空间的点映射到低维空间，原本接近的点在低维空间中肯定依然接近，但原本远离的点则有一定概率变成接近的点。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img
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 9621
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：
p-稳定E2LSH
I am not a quitter.
11-21 5418
LSH算法的基本思想就是用随机的哈希函数值保证相似的数据点以很高的概率发生冲突而能够被检测到。最初的LSH应用在汉明空间，后来将其扩展到欧氏空间。欧氏局部敏感哈希(E2LSH)继承了原始LSH的两个特性：第一是它很适合于维数高但稀疏的数据点，如图像特征；第二是如果数据满足一定的有界增长特性，它就可以很快地找到精确的近邻。   E2LSH是基于p-稳定分布的，它使用哈希函数将数据库中的矢量点投影
相似项发现(四)--LSH深入
yinlili2010的专栏
10-22 1463
可以对所有的行条使用相同的哈希哈数，
OLA音频变速算法的仿真与剖析
aig8440的博客
08-04 898
前段时间，在尝试音乐节拍数的提取时，终于有了突破性的进展，效果基本上比市面上的许多商业软件还要好，在作节拍数检测时，高频信息作用不大， 通过重采样减小运算量。重采样让我想起了在学校里面做的变速变调算法，在这里顺便回顾一下。 OLA(Overlap-and-Add, OLA)重叠叠加算法是音频变速算法中最简单的时域方法，它是后续时域算法(SOLA, SOLA-F...
集中采购管理实施细则表单.doc
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java中点圆算法实现代码之高效绘制圆几何图形
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java资源。java中点圆算法实现代码之高效绘制圆几何图形。
供应链总监胜任力模型.docx
最新发布
08-07
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长安大学太白山测量实习报告优化版.docx
08-07
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Locality-sensitive hashing（LSH）的Python代码
05-30
以下是使用Python实现Locality-sensitive hashing（LSH）算法的示例代码： ```python import numpy as np import hashlib # 生成一些随机数据 data = np.random.rand(1000, 10) # 设置LSH参数 num_tables = 10 ...
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