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

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

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

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. 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

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

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

在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多,包括:  轮循算法(Round Robin).哈希算法(HASH).最少连接算法(Least Connection).响应速度算法(Response Time).加权法(Weighted )等.其中哈希算法是最为常用的算法. 典型的应用场景是: 有N台服务器提供缓存服务,需要对服务器进行负载均衡,将请求平均分发到每台服务器上,每台机器负责1/N的服务. 常用的算法是对hash结果取余数 (hash() mod N):对机器编号从0到N-1,按

转自:https://my.oschina.net/yaohonv/blog/1610096 本文为实现分布式任务调度系统中用到的一些关键技术点分享——Consistent Hashing算法原理和Java实现,以及效果测试. 背景介绍 一致性Hashing在分布式系统中经常会被用到, 用于尽可能地降低节点变动带来的数据迁移开销.Consistent Hashing算法在1997年就在论文Consistenthashing and random trees中被提出. 先来简单理解下Hash是解决

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

前几天看了一下Memcached,看到Memcached的分布式算法时,知道了一种Consistent Hashing的哈希算法,上网搜了一下,大致了解了一下这个算法,做下记录. 数据均衡分布技术在分布式存储系统中非常重要,数据分布越均匀,系统的总体性能就越好. 简单的哈希算法:以K取余法,这种算法虽然简单,但难以满足单调性要求,并且平衡性差,增删节点时更新效率低.当系统中存储节点数量发生增加或者减少时,整个系统的数据对象的映射位置都要重新进行计算,严重影响了缓存的命中率,可能会导致系统无法对外

文章同步发表在博主的网站朗度云,传输门:http://www.wolfbe.com/detail/201608/341.html 1.背景        我们都知道memcached服务器是不提供分布式功能的,memcached的分布式完全是由客户端来实现的.在部署memcached服务器集群时,我们需要把缓存请求尽可能分散到不同的缓存服务器中,这样可以使得所有的缓存空间都得到利用,而且可以降低单独一台缓存服务器的压力.     最简单的一种实现是,缓存请求时通过计算key的哈希值,取模后映射到

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

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

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

摘要:近来,增大模型规模成为了提升模型性能的主要手段.特别是NLP领域的自监督预训练语言模型,规模越来越大,从GPT3的1750亿参数,到Switch Transformer的16000亿参数,又是一个数量级的增加. 本文分享自华为云社区<一文带你了解MindSpore支持的万亿级参数超大模型关键技术!>,原文作者:HWCloudAI . 前言 近来,增大模型规模成为了提升模型性能的主要手段.特别是NLP领域的自监督预训练语言模型,规模越来越大,从GPT3的1750亿参数,到Switch Tr