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…

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…

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…

1. 基本思想 局部敏感(Locality Senstitive):即空间中距离较近的点映射后发生冲突的概率高,空间中距离较远的点映射后发生冲突的概率低. 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. 假设一个局部敏感哈希函数具有10个不同的输出值,而现在我们具有11个完全没有相似度的数据,那么它们经过这个哈希函…

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…

Motivation The task of finding nearest neighbours is very common. You can think of applications like finding duplicate or similar documents, audio/video search. Although using brute force to check for all possible combinations will give you the exact…

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…

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…

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…

在对大批量数据进行图像处理的时候,比如说我提取SIFT特征,数据集为10W张图片,一个SIFT特征点是128维,一张图片提取出500个特征点,这样我们在处理的时候就是对5000万个128维的数据进行处理,这样处理所需要的耗时太长了,不符合实际生产的需要.我们需要用一种方法降低运算量,比如说降维. 看了一些论文,提到的较多的方法是LSH(Locality Sensitive Hash),就是局部敏感哈希.我们利用LSH方法在5000万个特征点中筛选出极少量的我们需要的特征点,在对这些极少量的数据进…

Is there any Java library that provides an implementation (or several) of a Locality Preserving Hash Function for Strings? 有没有Java类库提供Locality Perserving Hash方法的实现? ABSTRACT摘要State-of-the-art hashing methods, such as the kernelised locality-sensitive…

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…

CVPR14 图像检索papers——图像检索 1.  Triangulation embedding and democratic aggregation for imagesearch (Orals) 2.  Collaborative Hashing (post) 3.  Packing and Padding: Coupled Multi-index for Accurate ImageRetrieval (post) technical report 4.  Bayes Merging…

下面的这份哈希算法小结来源于本周的周报,原本并没有打算要贴出来的,不过,考虑到这些资源属于关注利用哈希算法进行大规模图像搜索的各位看官应该很有用,所以好东西本小子就不私藏了.本资源汇总最主要的收录原则是原作者主页上是否提供了源代码,为了每种方法的资料尽可能完整,本小子会尽可能的除提供源码下载地址外,还会给出PDF文章的链接.项目主页,slide等. 对哈希方法重新进行调研,右图是找到的提供有部分源码的哈希方法,这其中包含了比较经典的哈希方法,比如e2lsh.mih,同时也包含有最近几年一直到13…

what has been done: This paper proposed a novel Deep Supervised Hashing method to learn a compact similarity-presevering binary code for the huge body of image data. Data sets:  CIFAR-10: 60,000 32*32 belonging to 10 mutually exclusively categories(6…

在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHash是一种局部敏感hash,它也是Google公司进行海量网页去重使用的主要算法. 1. SimHash与传统hash函数的区别 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,原理上仅相当于伪随机数产生算法.传统…

Jaccard index From Wikipedia, the free encyclopedia     The Jaccard index, also known as the Jaccard similarity coefficient (originally coined coefficient de communauté by Paul Jaccard), is a statisticused for comparing the similarity and diversity o…

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…

感谢大神们的无私奉献精神........因此笔者要坚持开源,专注开源,开源就像在HPU的考试中不像其他人作弊一样,长远来看,会有巨大收获. 一.背景介绍 1.1 相似性搜索简介 高维相似性搜索在音频.图形和传感器数据等特征丰富的数据的基于内容的检索中日益重要,一般来说应用在KNN和ANN. 一个针对相似性搜索的理想索引策略应满足如下特性. 准确性:返回的结果要和BF返回的结果近似,用查全率表示. 时空:查询时间要是o(1)或者o(logn),空间上不能比源数据还要多,对于大数据,要在主存的容忍范…

Hash function From Wikipedia, the free encyclopedia   A hash function that maps names to integers from 0 to 15. There is a collision between keys "John Smith" and "Sandra Dee". A hash function is any function that maps data of arbitrar…

Searching for Approximate Nearest Neighbours Nearest neighbour search is a common task: given a query object represented as a point in some (often high-dimensional) space, we want to find other objects in that space that lie close to it. For example,…

虽然国内必须FQ才能登录YouTube,但想必大家都知道这个网站.基本上算是世界范围内视频领域的最大的网站了,坐拥10亿量级的用户,网站内的视频推荐自然是一个非常重要的功能.本文就focus在YouTube视频推荐的DNN算法,文中不但详细介绍了Youtube推荐算法和架构细节,还给了不少practical lessons and insights,很值得精读一番.下图便是YouTube APP视频推荐的一个例子. 在推荐系统领域,特别是YouTube的所在视频推荐领域,主要面临三个挑战: 规模…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48894963 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之Nearest-Neighbor Learning,KNN最近邻学习 {The module is about large scale machine learning.} Supervised Learning监督学习 Note: y有多种不同的形式,对应不同…

阅读目录 1. SimHash与传统hash函数的区别 2. SimHash算法思想 3. SimHash流程实现 4. SimHash签名距离计算 5. SimHash存储和索引 6. SimHash存储和索引 7. 参考内容 在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHas…

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…

这个版本是 Structured Streaming 的一个重要里程碑,因为其终于可以正式在生产环境中使用,实验标签(experimental tag)已经被移除.在流系统中支持对任意状态进行操作:Apache Kafka 0.10 的 streaming 和 batch API支持读和写操作.除了在 SparkR, MLlib 和 GraphX 里面添加新功能外,该版本更多的工作在系统的可用性(usability).稳定性(stability)以及代码的润色(polish)并解决了超过 110…

阅读目录 1. SimHash与传统hash函数的区别 2. SimHash算法思想 3. SimHash流程实现 4. SimHash签名距离计算 5. SimHash存储和索引 6. SimHash存储和索引 7. 参考内容 在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHas…

阅读目录 1. SimHash与传统hash函数的区别 2. SimHash算法思想 3. SimHash流程实现 4. SimHash签名距离计算 5. SimHash存储和索引 6. SimHash存储和索引 7. 参考内容 在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHas…

阅读目录 1. SimHash与传统hash函数的区别 2. SimHash算法思想 3. SimHash流程实现 4. SimHash签名距离计算 5. SimHash存储和索引 6. SimHash存储和索引 7. 参考内容 在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHas…