给定N个集合,从中找到相似的集合对,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).此外,假如,N个集合中只有少数几对集合相似,绝大多数集合都不相似,该方法在两两比较过程中"浪费了计算时间".所以,如果能找到一种算法,将大体上相似的集合聚到一起,缩小比对的范围,这样只用检测较少的集合对,就可以找到绝大多数相似的集合对,大幅度减少时间开销.虽然牺牲了一部分精度,但是如果能够将时间大幅度减少,这种算法还是可以接受的.接下来的内容…

最近在工作中要处理好多文本文档,要求找出和每个文档的相识的文档.通过查找资料总结如下几个计算方法: 1.余弦相似性 我举一个例子来说明,什么是"余弦相似性". 为了简单起见,我们先从句子着手. 请问怎样才能计算上面两句话的相似程度? 基本思路是:如果这两句话的用词越相似,它们的内容就应该越相似.因此,可以从词频入手,计算它们的相似程度. 第一步,分词. 第二步,列出所有的词. 第三步,计算词频. 第四步,写出词频向量. 到这里,问题就变成了如何计算这两个向量的相似程度. 我们可以把它们…

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…

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…

利用sklearn计算文本相似性,并将文本之间的相似度矩阵保存到文件当中.这里提取文本TF-IDF特征值进行文本的相似性计算. #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy import os import sys from sklearn import feature_extraction from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklea…

位姿检索使用了LSH方法,而不使用PNP方法,是有一定的来由的.主要的工作会转移到特征提取和检索的算法上面来,有得必有失.因此,放弃了解析的方法之后,又放弃了优化的方法,最后陷入了检索的汪洋大海. 0:转自wiki:http://en.wikipedia.org/wiki/Locality_sensitive_hashing 以下参考资料仅供参考:LSH理解及相关资料:http://s99f.blog.163.com/blog/static/35118365201262691335382/ 有一…

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…

from: https://www.cnblogs.com/bourneli/archive/2013/04/04/2999767.html 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…

上一节,我们分析了LSH算法的通用框架,主要是建立索引结构和查询近似近期邻.这一小节,我们从p稳定分布LSH(p-Stable LSH)入手,逐渐深入学习LSH的精髓,进而灵活应用到解决大规模数据的检索问题上. 相应海明距离的LSH称为位採样算法(bit sampling),该算法是比較得到的哈希值的海明距离,可是一般距离都是用欧式距离进行度量的,将欧式距离映射到海明空间再比較其的海明距离比較麻烦.于是,研究者提出了基于p-稳定分布的位置敏感哈希算法,能够直接处理欧式距离,并解决(R,c)-近邻…

0. 写在前面 节后第一篇,疫情还没结束,黎明前的黑暗,中国加油,武汉加油,看了很多报道,发现只有中国人才会帮助中国人,谁说中国人一盘散沙?也许是年龄大了,看到全国各地的医务人员源源不断的告别家人去支援湖北,看到医务人员.肺炎病人的故事,总会忍不住落泪,中国加油,中国人加油! 1. 场景描述 背景不写了,只谈技术,做的是文本相似性统计,因需要从文本描述性信息中分析同类信息,以便后续重点关注,数据量比较大,大概20多万,人工效率低,需要算法来实现. 根据需求要从不同维度进行统计: (1)分组不分句…