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. 哈希技术概述 在检索中.须要解决的问题是给定一…

1. 概述 LSH是由文献[1]提出的一种用于高效求解最近邻搜索问题的Hash算法.LSH算法的基本思想是利用一个hash函数把集合中的元素映射成hash值,使得相似度越高的元素hash值相等的概率也越高.LSH算法使用的关键是针对某一种相似度计算方法,找到一个具有以上描述特性的hash函数.LSH所要求的hash函数的准确数学定义比较复杂,以下给出一种通俗的定义方式: 对于集合S,集合内元素间相似度的计算公式为sim(*,*).如果存在一个hash函数h(*)满足以下条件:存在一个相似度s到概…

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. 局部敏感哈希,英文locality-sensetive hashing,常简称为LSH.局部敏感哈希在部分中文文献中也会被称做位置敏感哈希.LSH是一种哈希算法,最早在1998年由Indyk在[1]上提出.不同于我们在数据结构教材中对哈希算法的认识,哈希最开始是为了减少冲突方便快速增删改查,在这里LSH恰恰相…

Assembling large genomes with single-molecule sequencing and locality-sensitive hashing 好好读读,算法系列的好文章! Assembling large genomes with single-molecule sequencing and locality-sensitive hashing - NATURE BIOTECHNOLOGY marbl/MHAP  - Github MinHash Alignme…

Kernelized Locality-Sensitive Hashing Page   Brian Kulis (1) and Kristen Grauman (2)(1) UC Berkeley EECS and ICSI, Berkeley, CA(2) University of Texas, Department of Computer Sciences, Austin, TX Introduction Fast indexing and search for large databa…

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,它有坚实的理论依据并且在高维数据空间中表现优异.它的主要作用就是从海量的数据中挖掘出相似的数据,可以具体应用到文本相似度检测.网页搜索等领域. 1. 基本思想 局部敏感哈希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…

from:https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4953039.html 阅读目录 1. 基本思想 2. 局部敏感哈希LSH 3. 文档相似度计算 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,它有坚实的理论依据并且在高维数据空间中表现优异.它的主要作用就是从海量的数据中挖掘出相似的数据,可以具体应用到文本相似度检测.网页搜…

简介 局部敏感哈希(Locality Sensitive Hasing)是一种近邻搜索模型,由斯坦福大学的Mose Charikar提出.我们用一种随机投影(Random Projection)的方式来创建LSH model.随机投影要求我们首先选择一个(这里考虑最简单的情况)超平面(由一个向量\(r\)定义),然后用这个超平面去散列输入的向量.给定一个输入向量\(v\)和一个超平面\(r\),我们令\(h(v)=sgn(v \cdot r)\),\(h(v)=\pm 1\)取决于输入向量在超平…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49686913 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 相似项的发现:局部敏感哈希(LSH, Locality-Sensitive Hashing) {博客内容:More about Locality-Sensitive Hashing:在海量数据挖掘MMDS week2: 局部敏感哈希Locality-Sensit…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48858661 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之 Locality-Sensitive Hashing(LSH) 局部敏感哈希 {This is the first half of discussion of a powerful technique for focusing search on things…

一.引入 在做微博文本挖掘的时候,会发现很多微博是高度相似的,因为大量的微博都是转发其他人的微博,并且没有添加评论,导致很多数据是重复或者高度相似的.这给我们进行数据处理带来很大的困扰,我们得想办法把找出这些相似的微博,再对其进行去重处理. 如果只是要找到重复的微博,我们可以用两两比较所有的微博,对相同的微博值保留一条即可:但这只能在数据量很小的情况下才有可能,当我们有1000万条微博时,需要两两比较的微博有10^6亿(n*(n-1)/2)对,这个计算量是惊人的,即便你用map-reduce,拥…

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,数据分析]这些所谓的脏活累活,这样的推荐系统才会有救. 求教GitHub的使用. 简单不等于傻逼. 我为什么说累:我又是一个习惯在聊天中思考前因后果的人,所以整个大脑高负荷运转.不过这样真不好,学习学成傻逼了. 研一的最大收获是让我明白原来以前仰慕的各种国家自然基金项目,原来都是可以浑水摸鱼忽悠过去…

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 Hashing, LSH),内容包含了LSH的原理.LSH哈希函数集.以及LSH的一些參考资料. 一.局部敏感哈希LSH 在非常多应用领域中,我们面对和须要处理的数据往往是海量而且具有非常高的维度,如何高速地从海量的高维数据集合中找到与某个数据最相似(距离近期)的一个数据或多个数据成为了一个难点和问…

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)解决文本机械相似性的问题(一,基本原理))讲解了LSH的基本原理,笔者在想这么牛气冲天的方法在R语言中能不能实现得了呢? 于是在网上搜索了一下,真的发现了一个叫textreuse的包可以实现这样的功能,而且该包较为完整,可以很好地满足要求. 现在的版本是 0.1.3,最近的更新的时间为 2016-0…

图像检索中,对一幅图像编码后的向量的维度是很高.以VLAD为例,基于SIFT特征点,设视觉词汇表的大小为256,那么一幅图像编码后的VLAD向量的长度为$128 \times 256 = 32768 $.通常要对编码后的VLAD向量进行降维,降维后的向量长度应该根据图像库中图像量的大小来,如果只是几百张的小的图像库,那么可以降维到128甚至是64维,在这种情况下降维后的VLAD向量仍然有很好的区分度:但是如果图片库的数量是几千,几万张,如果VLAD降维的维度太低,损失的信息过多,就不能有很好的区…

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的一些参考资料. 一.局部敏感哈希LSH 在很多应用领域中,我们面对和需要处理的数据往往是海量并且具有很高的维度,怎样快速地从海量的高维数据集合中找到与某个数据最相似(距离最近)的一个数据或多个数据成为了一个难点和问题.如果是低维的小数据集,我们通过线性查找(Linear Search)就可以容易解决,但如…

之前介绍了Annoy,Annoy是一种高维空间寻找近似最近邻的算法(ANN)的一种,接下来再讨论一种ANN算法,LSH局部敏感哈希. LSH的基本思想是: 原始空间中相邻的数据点通过映射或投影变换后,在新空间中仍然相邻的概率很大,而不相邻的数据点映射后相邻的概率比较小. 也就是说,我们对原始空间中的数据进行hash映射后,希望相邻的数据能够映射到Hash的同一个桶内. 对所有的原始数据进行hash映射后,就会得到一个hashtable,这个hashtable同一个桶内的数据在原始空间中相邻的概率…

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 Hashing, LSH),内容包括了LSH的原理.LSH哈希函数集.以及LSH的一些参考资料. 一.局部敏感哈希LSH 在很多应用领域中,我们面对和需要处理的数据往往是海量并且具有很高的维度,怎样快速地从海量的高维数据集合中找到与某个数据最相似(距离最近)的一个数据或多个数据成为了一个难点和问题.…

1. 引言 - 近似近邻搜索被提出所在的时代背景和挑战 0x1:从NN(Neighbor Search)说起 ANN的前身技术是NN(Neighbor Search),简单地说,最近邻检索就是根据数据的相似性,从数据集中寻找与目标数据最相似的项目,而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离,例如欧几里得距离(Euclidean distance),NN认为数据在空间中的距离越近,则数据之间的相似性越高. 当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时,就是k最近邻检索(K-NN). 0x2:NN的…

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.放大正确的数据信号能使检测更精确,也因此更可靠. 为了解决我们和其他系统中的类似挑战,Uber Engineering 和 Databricks 共同向Apache Spark 2.1开发了局部敏感哈希(LSH).LSH是大规模机器学习中常用的随机算法和哈希技术,包括聚类和近似最近邻搜索. 在这篇文章中,我们将讲…

LSH是我同学的名字,平时我会亲切的称呼他为离骚,老师好,左移(leftshift),小骚骚之类的,最近他又多了一个新的外号:局部敏感哈希(Locally sensitive hashing). 好了,废话不多说直接转入正题: 『写在前面』局部敏感哈希是一种NOIP禁用的算法(因为使用了随机数),若不感兴趣就无需往下看了. 『什么是LSH?』 LSH就是局部敏感哈希,听着名字就知道和普通的哈希不一样,具体哪里不一样,就先吊吊你的胃口,稍后再说.先来了解LSH的各方面性能: 首先先来思考一个问题:…

需要代码联系作者,不做义务咨询. 一.算法实现 基于p-stable分布,并以‘哈希技术分类’中的分层法为使用方法,就产生了E2LSH算法. E2LSH中的哈希函数定义如下: 其中,v为d维原始数据,a为随机变量,由正态分布产生; w为宽度值,因为a∙v+b得到的是一个实数,如果不加以处理,那么起不到桶的效果,w是E2LSH中最重要的参数,调得过大,数据就被划分到一个桶中去了,过小就起不到局部敏感的效果.b使用均匀分布随机产生,均匀分布的范围在[0,w]. 但是这样,得到的结果是(N1,N2,……

Locality Sensitive Hash是一种常见的用于处理高维向量的索引办法.与其它基于Tree的数据结构,诸如KD-Tree.SR-Tree相比,它较好地克服了Curse of Dimension,能够将KNN的时间复杂度缩减到sub-linear.LSH多被用于文本.多媒体(图像.音频)的相似性判断.请看下图: 参考上图,如果我们要返回距离中心为r的点,LSH会返回给我们范围更远.更多的点,也就是说,LSH返回的结果会带有一定的false positive.我们或许需要使用linea…

minhash 1. 把文档A分词形成分词向量L 2. 使用K个hash函数,然后每个hash将L里面的分词分别进行hash,然后得到K个被hash过的集合 3. 分别得到K个集合中的最小hash,然后组成一个长度为K的hash集合 4. 最后用Jaccard index求出两篇文档的相似度 simhash 1. 把文档A分词形成分词向量L,L中的每一个元素都包涵一个分词C以及一个分词的权重W 2. 对L中的每一个元素的分词C进行hash,得到C1,然后组成一个新的向量L1 3. 初始化一个长度…

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,都和其他任意一个用户进行了比较)但是在实际应用中,对于亿级的用户量,这个时间复杂度是无法忍受的.同时,对于高维稀疏数据,计算相似度同样很耗时,即\(O…

关于局部敏感哈希算法.之前用R语言实现过,可是由于在R中效能太低.于是放弃用LSH来做类似性检索.学了python发现非常多模块都能实现,并且通过随机投影森林让查询数据更快.觉得能够试试大规模应用在数据类似性检索+去重的场景. 私觉得,文本的类似性能够分为两类:一类是机械类似性:一类是语义类似性. 机械类似性代表着,两个文本内容上的相关程度.比方"你好吗"和"你好"的类似性.纯粹代表着内容上字符是否全然共现,应用场景在:文章去重: 语义类似性代表着,两个文本语义上的…

转自:http://www.07net01.com/2015/08/907327.html 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 在介绍具体算法之前,我们首先来了…

单细胞测序技术(single cell sequencing) 2018-03-02 11:02   来源: 一呼百诺  点击次数:6587关键词:   前言 单细胞生物学最近几年是非常热门的研究方向.在这一领域中,最前沿的则是单细胞测序技术.传统测序方法一次处理成千上万个细胞,得到的变异水平也是成千上万个细胞的平均后水平.但是,就如同世界上没有完全相同的两片树叶一样,没有两个细胞是完全相同的.所以,单细胞测序对于研究单个细胞就显得至关重要. 单细胞测序可以揭示出每个细胞独特的微妙变化,甚至可以…

Title:  Multiclonal Invasion in Breast Tumors Identified by Topographic Single Cell Sequencing 课题的目的和意义: Ductal carcinoma in situ (DCIS,原位导管癌)是一种早期的乳腺癌,很少发展成invasive ductal carcinoma(IDC,浸润型导管癌).由于瘤内异质性和导管中肿瘤细胞数量低,因此很难刻画在侵袭期间的基因组进化过程.为了克服这个障碍,作者开发了To…

全基因组测序 Whole Genome Sequencing 全基因组测序(Whole Genome Sequencing,WGS)是利用高通量测序平台对一种生物的基因组中的全部基因进行测序,测定其 DNA 的碱基序列.利用该技术可在全基因组水平上检测单核苷酸变异 (SNV).插入缺失 (InDel).拷贝数变异 (CNV) 和结构变异 (SV) 等多种全面的突变信息. 研究应用 全基因测序广泛应用于临床医药研究.群体遗传学研究.关联分析.进化分析.变异检测.遗传图谱构建.功能基因挖掘和群体进化…