Minhash算法及其应用 一.引言 MinHash算法属于Locality Sensitive Hashing,用于快速估计两个集合的相似度.最早由Broder Andrei Z. 在1997年提出,最初在AltaVista搜索引擎中用于在搜索结果中检测并消除重复Web页面.如今广泛应用于大数据集的相似检索.推荐系统.聚类分析等中. Minhash算法 计算两个集合相似度最简单的方法之一是Jaccard距离,其公式如下: 例如集合A = {s1, s2, s3, s4, s5}和B = {s1

1.概述     跟SimHash一样,MinHash也是LSH的一种,可以用来快速估算两个集合的相似度.MinHash由Andrei Broder提出,最初用于在搜索引擎中检测重复网页.它也可以应用于大规模聚类问题.   2.Jaccard index       在介绍MinHash之前,我们先介绍下Jaccard index.   Jaccard index是用来计算相似性,也就是距离的一种度量标准.假如有集合A.B,那么,     也就是说,集合A,B的Jaccard系数等于A,B中共同

1MinHash简介 传统的hash算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值,原理上相当于伪随机数产生算法.传统hash算法产生的两个签名,如果相等,说明原始内容在一定概率下是相等的:如果不相等,除了说明原始内容不相等外,不再提供任何信息,因为即使原始内容只相差一个字节,所产生的签名也很可能差别极大.从这个意义上来说,要设计一个hash算法,对相似的内容产生的签名也相近,是更为艰难的任务,因为它的签名值除了提供原始内容是否相等的信息外,还能额外提供不相等的原始内容的差异程度的信息. M

SimHash 事实上,传统比较两个文本相似性的方法,大多是将文本分词之后,转化为特征向量距离的度量,比如常见的欧氏距离.海明距离或者余弦角度等等.两两比较固然能很好地适应,但这种方法的一个最大的缺点就是,无法将其扩展到海量数据.例如,试想像Google那种收录了数以几十亿互联网信息的大型搜索引擎,每天都会通过爬虫的方式为自己的索引库新增的数百万网页,如果待收录每一条数据都去和网页库里面的每条记录算一下余弦角度,其计算量是相当恐怖的. 我们考虑采用为每一个web文档通过hash的方式生成一个指纹

来源:http://my.oschina.net/pathenon/blog/65210 1.概述     跟SimHash一样,MinHash也是LSH的一种,可以用来快速估算两个集合的相似度.MinHash由Andrei Broder提出,最初用于在搜索引擎中检测重复网页.它也可以应用于大规模聚类问题.   2.Jaccard index       在介绍MinHash之前,我们先介绍下Jaccard index.       也就是说,集合A,B的Jaccard系数等于A,B中共同拥有的

(一):次优最近邻:http://en.wikipedia.org/wiki/Nearest_neighbor_search 有少量修改:如有疑问,请看链接原文.....1.Survey:Nearest neighbor search (NNS), also known as proximity search,similarity search orclosest point search, is anoptimization problem for finding closest (or mo

MinHash是用于快速检测两个集合的相似性的方法.改方法由Andrei Broder(1997)发明,并最初用于搜索引擎AltaVista中来检测重复的网页的算法.它同样可以用于推荐系统和大规模文档聚类中. 我们先介绍Jaccard相似度量.对于两个集合A与B,Jaccard相似性系数可以定义为: 容易知道,Jaccard系数是0-1之间的值.当两个集合越接近,那么该值越接近1:反之跟接近0. 假设h是一个hash function,将A与B的元素映射成一个整数,定义:是集合S中具有最小哈希值

最小哈希 维基百科,自由的百科全书     跳到导航跳到搜索 在计算机科学领域,最小哈希(或最小哈希式独立排列局部性敏感哈希)方法是一种快速判断两个集合是否相似的技术.这种方法是由Andrei Broder (1997),[1]发明的,最初在AltaVista搜索引擎中用于在搜索结果中检测并消除重复Web页面.[2] 它同样也应用于大规模聚类问题,比如通过文档间包含的词语相似性进行聚类.[1] 目录 1雅可比相似度与最小哈希值 2算法 2.1多哈希函数的变种 2.2单一哈希函数的变种 2.3耗时

    Graph-powered Machine Learning at Google     Thursday, October 06, 2016 Posted by Sujith Ravi, Staff Research Scientist, Google ResearchRecently, there have been significant advances in Machine Learning that enable computer systems to solve compl

计算广告学是一门由信息科学.统计学.计算机科学以及微观经济学等学科交叉融合的新兴分支学科. 1. 课程与资源 Andrei Broder:美国工程院院士,计算广告概念的提出者: MS&E 239: Introduction to Computational Advertising:在斯坦福大学所开设的计算广告导论课程: 刘鹏:国内计算广告学的领军人物: 计算广告学:在网易云课堂所开设免费课程: 计算广告:所编写同名图书,国内也属领先

minHash最小哈希原理 收藏 初雪之音 发表于 9个月前 阅读 208 收藏 9 点赞 1 评论 0 摘要: 在数据挖掘中,一个最基本的问题就是比较两个集合的相似度.通常通过遍历这两个集合中的所有元素,统计这两个集合中相同元素的个数,来表示集合的相似度:这一步也可以看成特征向量间相似度的计算(欧氏距离,余弦相似度).当这两个集合里的元素数量异常大(特征空间维数很大),同时又有很多个集合需要判断两两间的相似度时,传统方法会变得十分耗时,最小哈希(minHash)可以用来解决该问题. 前言 在数

minhash是一种基于jaccard index 相似度的算法.属于LSH(Location Sensitive Hash)家族中的一员. jaccard index :有两个集合A={a , b , c , d , e } ,B={a , e , f , g},根据jaccard index 来计算两个集合的相似度Jaccard(A,B)=|A∩B| / |AUB|=2/7≍0.2857 当集合较大或者集合数量过多时,直接计算集合交集与并集过于耗时,因此提出了minhash方法. minha

MinHash 首先它是一种基于 Jaccard Index 相似度的算法,也是一种 LSH 的降维的方法,应用于大数据集的相似度检索.推荐系统.下边按我的理解介绍下MinHash 问题背景 给出N个集合,找到相似的集合对,如何实现呢?直观的方法是比较任意两个集合.当N比较小时,比如K级,Jaccard算法可以在接受的时间范围内完成,比B级,甚至P级,那么需要的时间是不能够被接受的,举例:对于Indeeed美国的网站用户来说(五千万的访问量),在Mahout中的用户间相似度是通过在O(n2)复杂

最小哈希原理介绍 MinHash是基于Jaccard Index相似度(海量数据不可行)的算法,一种降维的方法A,B 两个集合:A = {s1, s3, s6, s8, s9}  B = {s3, s4, s7, s8, s10} MinHash的基本原理:在A∪B这个大的随机域里,选中的元素落在A∩B这个区域的概率,这个概率就等于Jaccard的相似度 最小哈希:   S1 S2 S3 A 1 0 0 B 0 1 0 C 0 0 0 D 1 0 1 行的随机排列转换(也称置换运算)   S1

Map: Vector featureVector = features.get(); if (featureVector.size() < minVectorSize) {       return;     }     // Initialize the MinHash values to highest     for (int i = 0; i < numHashFunctions; i++) {       minHashValues[i] = Integer.MAX_VALUE;

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

问题背景 给出N个集合,找到相似的集合对,如何实现呢?直观的方法是比较任意两个集合.那么可以十分精确的找到每一对相似的集合,但是时间复杂度是O(n2).当N比较小时,比如K级,此算法可以在接受的时间范围内完成,但是如果N变大时,比B级,甚至P级,那么需要的时间是不能够被接受的.比如N= 1B = 1,000,000,000.一台计算机每秒可以比较1,000,000,000对集合是否相等.那么大概需要15年的时间才能找到所有相似的集合! 上面的算法虽然效率很低,但是结果会很精确,因为检查了每一对集

文本相似度算法 minhash 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

背景: 我遇到一个问题,要计算140万商品的杰卡德相似度.如果直接要直接两两计算的话,这计算量根本算不了,而且也没必要. 分析: 在这些商品中很多商品的相似度并不高,也就是说其中达到相似度阈值的商品只占这些商品组合的一小部分.针对这种情况,首先想到的是按照类别,或者商品品牌进行计算,只计算同类别或者同品牌下的相似品. 但是实际执行效果并不理想,分析原因可能有以下两点. 一.不同类别下的商品数目极不均衡,一些类别比较少的只有十几个,而一些类别下的商品数量极大,可能有十万以上. 二.如果按品牌划分则

先看看官方文档: MinHash for Jaccard Distance MinHash is an LSH family for Jaccard distance where input features are sets of natural numbers. Jaccard distance of two sets is defined by the cardinality of their intersection and union: d(A,B)=1−|A∩B||A∪B|d(A,B