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…

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…

原文地址:https://blog.csdn.net/guoziqing506/article/details/53019049 LSH(Locality Sensitive Hashing)翻译成中文,叫做“局部敏感哈希”,它是一种针对海量高维数据的快速最近邻查找算法. 在信息检索,数据挖掘以及推荐系统等应用中,我们经常会遇到的一个问题就是面临着海量的高维数据,查找最近邻.如果使用线性查找,那么对于低维数据效率尚可,而对于高维数据,就显得非常耗时了.为了解决这样的问题,人们设计了一种特殊的ha…

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…

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…

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 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…

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…

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:…