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…

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:…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…