python_mmdt:一种基于敏感哈希生成特征向量的python库(一)
概述
python_mmdt
是一种基于敏感哈希的特征向量生成工具。核心算法使用C
实现,提高程序执行效率。同时使用python
进行封装,方便研究人员使用。
本篇幅主要介绍涉及的相关基本内容与使用,相关内容的详细说明,后续另开篇幅探讨。
项目地址:python_mmdt
重点内容
本篇重点内容,包括三个方面:
- 对象归一化:数据的重采样
- 局部敏感哈希函数的定义:特征向量的生成
- 特征向量的应用:距离计算、相似度计算、分类、聚类
重点假设
- 数据的重采样方法无条件适用于研究对象,且重采样的过程部分了保留原始数据的差异性与相似性
- 重采样之后的单个数据点(随机变量)是满足独立同分布的
- N取值很大时,敏感哈希函数值分布近似于正态分布,则落在指定区间内的局部敏感哈希值是有效的
基本过程
1. 数据重采样
我们的研究对象常常是不同的文件格式,不同的文件大小,如何方便的处理这类格式不同,大小不一的文件呢?方法有很多种,这里我们使用采样的方法。
采样原始定义:
采样是将信号从连续时间域上的模拟信号转换到离散时间域上的离散信号的过程。
下采样定义:
对于一个样值序列间隔几个样值取样一次,这样得到新序列就是原序列的下采样。
通过重采样(本工具中特指下采样),我们让对象数据都处于相同的维度(大小)。这样,就可以比较方便地定义我们自己的局部敏感哈希函数。
python_mmdt
使用Lanczos下采样方法。
2. 局部敏感哈希函数
局部敏感哈希的基本概念
局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing,LSH)的基本思想类似于一种空间域转换思想,LSH算法基于一个假设,如果两个文本在原有的数据空间是相似的,那么分别经过哈希函数转换以后的它们也具有很高的相似度;相反,如果它们本身是不相似的,那么经过转换后它们应仍不具有相似性。
通过重采样之后的数据,我们假设其满足独立同分布。同时,我们将重采样的数据,平均分成N块,每块之间的数据进行累计求和,和值分布近似服从正态分布,我们取和值高x位的一个byte做为本块数据的敏感哈希值。
例如:
51030000:D6E26822530202020202020202020202
:51030000
是4字节索引敏感哈希,D6E26822530202020202020202020202
是16字节敏感哈希4F454750:A4B58A07235B23F13B2F244A9B8A547B
:4F454750
是4字节索引敏感哈希,A4B58A07235B23F13B2F244A9B8A547B
是16字节敏感哈希
3. 特征向量的应用
1. 简单应用
简单应用如,索引敏感哈希可以转成一个int32的数字,当索引敏感哈希相等时,再比较敏感哈希的距离(如曼哈顿距离,将敏感哈希转成N个unsigned char
类型计算敏感哈希,此时00
和FF
之间的距离可算作1,也可算作255,具体看实现)。
2. 复杂应用
由于特征向量的维度是固定的,因此可以很方便的使用其他数学方法,进行大规模计算。
- 如结合矩阵运算,快速得到上万特征向量(样本)的相似度矩阵,
- 如用于机器学习的分类(KNN)、聚类(Kmeans)等
安装
依赖
cmake
: 2.6及以上版本windows
: 当前版本(0.1.3)安装需要配置minGW
编译C
代码
pip安装
$ pip install python_mmdt
通过whl
包安装(免编译)
.whl
从github_release
或者pypi
下载编译好的二进制包安装
$ pip install python_mmdt-xxx.whl
使用
命令行
安装之后,可以通过命令行,快速计算敏感hash或比较两个文件相似度
# calculate mmdt sensitive
$ mmdt-hash $file_path
# calculate file similarity
$ mmdt-compare $file_path1 $file_path2
python code
用作python库,导入编码使用
# -*- coding: utf-8 -*-
import unittest
import os
from python_mmdt.mmdt.mmdt import MMDT
class Testmmdt(unittest.TestCase):
def test_process(self):
mmdt = MMDT()
test_path = os.path.dirname(__file__)
test_samples = os.path.join(test_path, "samples")
files = os.listdir(test_samples)
for f in files:
file_path = os.path.join(test_samples, f)
r1 = mmdt.mmdt_hash(file_path)
print(r1)
r2 = mmdt.mmdt_hash_streaming(file_path)
print(r2)
sim1 = mmdt.mmdt_compare(file_path, file_path)
print(sim1)
sim2 = mmdt.mmdt_compare_hash(r1, r2)
print(sim2)
示例
拷贝一份当前项目的setup.py
,命名为setup_1.py
。
setup_1.py
进行两种变换:
- 使用大写字母
E
全局替换小写字母e
- 使用
ee
全局替换大写字母E
计算mmdt_hash
等于0.9811928175556364
。
vim
对比图如:
md5
、文件大小
、mmdt_hash
信息图如:
其他
由于敏感哈希采用累计求和的方式,和值近似服从正态分布,所以由此计算出来的相似度,绝大部分会分布在u值附近区间内。在这块区间内的相似度,其实价值很低的。相反的,在这个区间外的,如正态分布的两侧数据,价值就很高了。相似度越高的表示真的越相似,相似度越低的表示真的越不相似。而落在中间取值范围,价值就小很多。
如比较项目中的setup.py
和LICENSE
,相似度0.62
左右,但价值不大:
python_mmdt:一种基于敏感哈希生成特征向量的python库(一)的更多相关文章
- 基于局部敏感哈希的协同过滤算法之simHash算法
搜集了快一个月的资料,虽然不完全懂,但还是先慢慢写着吧,说不定就有思路了呢. 开源的最大好处是会让作者对脏乱臭的代码有羞耻感. 当一个做推荐系统的部门开始重视[数据清理,数据标柱,效果评测,数据统计, ...
- 大规模异常滥用检测:基于局部敏感哈希算法——来自Uber Engineering的实践
uber全球用户每天会产生500万条行程,保证数据的准确性至关重要.如果所有的数据都得到有效利用,t通过元数据和聚合的数据可以快速检测平台上的滥用行为,如垃圾邮件.虚假账户和付款欺诈等.放大正确的数据 ...
- [Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)
局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing,LSH)算法是我在前一段时间找工作时接触到的一种衡量文本相似度的算法.局部敏感哈希是近似最近邻搜索算法中最流行的一种,它有坚实的理论 ...
- 局部敏感哈希-Locality Sensitive Hashing
局部敏感哈希 转载请注明http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/44456679 在检索技术中,索引一直须要研究的核心技术.当下,索引技术主要分 ...
- 局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)方法介绍
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近期邻高速查找技术--局部敏感哈希(Locality-Sensitive ...
- 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(二,textreuse介绍)
每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 上一篇(R语言实现︱局部敏感哈希算法(LSH) ...
- 局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)
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 ...
- 局部敏感哈希-Locality Sensitivity Hashing
一. 近邻搜索 从这里开始我将会对LSH进行一番长篇大论.因为这只是一篇博文,并不是论文.我觉得一篇好的博文是尽可能让人看懂,它对语言的要求并没有像论文那么严格,因此它可以有更强的表现力. 局部敏感哈 ...
- 局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)方法介绍(转)
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 ...
随机推荐
- Python之excel第三方库xlrd和xlwt
Python读取excel表格的库xlrd,首先安装xlrd: pip3 install xlrd 代码: #!usr/bin/env python3 #!-*-coding=utf-8 -*- '' ...
- MySQL中函数总结
SQL中提供的函数: version() 查询当前数据库版本 user() 查询当前登录用户 database() 查询当前所在数据库 uuid() 返回uuid的值,分布式情况下数据库 ...
- C#访问Access数据库提示未安装ISAM
解决办法 1.在前面加上Jet OLEDB:,如: Jet OLEDB:Database Password='zt' <add name="ConStrOleDb" conn ...
- win10开启运行下显示历史操作记录
步骤 设置,隐私,常规,允许windows跟踪应用启动,以改进开始和搜索结果
- 深度学习论文翻译解析(十六):Squeeze-and-Excitation Networks
论文标题:Squeeze-and-Excitation Networks 论文作者:Jie Hu Li Shen Gang Sun 论文地址:https://openaccess.thecvf.co ...
- Hive Hooks介绍
Hive作为SQL on Hadoop最稳定.应用最广泛的查询引擎被大家所熟知.但是由于基于MapReduce,查询执行速度太慢而逐步引入其他的近实时查询引擎如Presto等.值得关注的是Hive目前 ...
- LeetCode数组移除数组中目标元素等题目
一种自己解题,一种高赞解题 /** * 移除数组中目标元素,返回新数组长度 * @param nums * @param val * @return */ public int removeEleme ...
- 解决qt程序运行时的cannot create Qt for Embedded Linux data directory: /tmp/qtembedded-0
方法1: 1.mkdir /tmp 2.挂载 mount -t tmpfs -o size=32m none /tmp 方法2: 上面的user 0h说明你是以root用户的身份运行.可以尝试切换一下 ...
- env: python3: No such file or directory exit status 127 FER ESPectro Core 编译出错
苹果电脑安装了Arduino,布置ESP8266开发环境,编译程序过程中出现错误: env: python3:No such file or directoryexit status 127为开发板 ...
- .NET Core学习笔记(8)——Entity Framework Core之Database First
曾经我以为再也不会去弄啥Database First,然鹅我错了.这个世界上就是有啪啪打脸和真香的时候.当小伙伴拿着做好的DB表结构和SQL脚本递过来的时候,我知道我没法拒绝.望着他突起的肱二头肌和充 ...