简介 局部敏感哈希(Locality Sensitive Hasing)是一种近邻搜索模型,由斯坦福大学的Mose Charikar提出.我们用一种随机投影(Random Projection)的方式来创建LSH model.随机投影要求我们首先选择一个(这里考虑最简单的情况)超平面(由一个向量\(r\)定义),然后用这个超平面去散列输入的向量.给定一个输入向量\(v\)和一个超平面\(r\),我们令\(h(v)=sgn(v \cdot r)\),\(h(v)=\pm 1\)取决于输入向量在超平

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

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

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

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.

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/49686913 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 相似项的发现:局部敏感哈希(LSH, Locality-Sensitive Hashing) {博客内容:More about Locality-Sensitive Hashing:在海量数据挖掘MMDS week2: 局部敏感哈希Locality-Sensit

一. 前言     最近在工作中需要对海量数据进行相似性查找,即对微博全量用户进行关注相似度计算,计算得到每个用户关注相似度最高的TOP-N个用户,首先想到的是利用简单的协同过滤,先定义相似性度量(cos,Pearson,Jaccard),然后利用通过两两计算相似度,计算top-n进行筛选,这种方法的时间复杂度为\(O(n^2)\)(对于每个用户,都和其他任意一个用户进行了比较)但是在实际应用中,对于亿级的用户量,这个时间复杂度是无法忍受的.同时,对于高维稀疏数据,计算相似度同样很耗时,即\(O

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

原文来自我的独立blog:http://www.yuanyong.org/blog/cv/lsh-itq-sklsh-compliment 这两天寻找idea,想来思去也没想到好点的方法,于是把前段时间下过来的一篇<Iterative Quantization: A Procrustean Approach to Learning Binary Codes>和代码拿出来又细读了一番,希望可以从中获得点启发. Iterative Quantization: A Procrustean Appro

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

哈希文件也称为散列文件,是利用哈希存储方式组织的文件,亦称为直接存取文件.它类似于哈希表,即根据文件中关键字的特点,设计一个哈希函数和处理冲突的方法,将记录哈希到存储设备上. 在哈希文件中,是使用一个函数(算法)来完成一种将关键字映射到存储器地址的映射,根据用户给出的关键字,经函数计算得到目标地址,再进行目标的检索. 转自:http://imysql.com/2016/01/06/mysql-faq-different-between-btree-and-hash-index.shtml B+树

  导读 在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种,我们来看下这两种索引数据结构的区别及其不同的应用建议. 二者区别 备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树索引写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t(aid int unsigned not null auto_increment,userid int unsigned not null default 0,username varchar(20) not null default ‘

一. hash 连接(哈希连接)原理 指的是两个表连接时, 先利用两表中记录较少的表在内存中建立 hash 表, 然后扫描记录较多的表并探測 hash 表, 找出与 hash 表相匹配的行来得到结果集的表连接方法. 哈希连接仅仅能用于等值连接条件(=). 如果以下的 sql 语句中表 T1 和 T2 的连接方式是哈希连接, T1 是驱动表 select * from T1, T2 where T1.id = T2.id and T1.name = 'David'; oracle 运行过程例如以下

导读 在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种,我们来看下这两种索引数据结构的区别及其不同的应用建议. 二者区别 备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树索引写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t(aid int unsigned not null auto_increment,userid int unsigned not null default 0,username varchar(20) not null default ‘’,

导读 在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种,我们来看下这两种索引数据结构的区别及其不同的应用建议. 二者区别 备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树索引写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t(aid int unsigned not null auto_increment,userid int unsigned not null default 0,username varchar(20) not null default ‘’,

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

B+树是一个平衡的多叉树.B+树从根节点到叶子节点的搜索效率基本相当,不会出现大幅波动. 哈希索引采用一定的哈希算法,把键值换成新的哈希值,检索时不需要类似B+树那样从根节点逐级查找,只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置. 两者的区别: 1.hash索引仅满足“=”.“IN”和“<=>”查询,不能使用范围查询 (等值查询.哈希索引具有绝对优势(前提是:没有大量重复键值,如果大量重复键值时,哈希索引的效率很低,因为存在所谓的哈希碰撞问题.)) 2.hash索引无法被用来进行数据的排序操作 3

Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval [Paper] [Code-Caffe] 1. 摘要 针对图像检索问题,提出简单有效的监督学习框架 CNN网络结构能同时学习图像特征表示以及 hash-like 编码函数集合 利用深度学习以逐点(point-wise)的方式,得到二值哈希编码(binary hash codes),以快速检索图像:对比卷积pair-wised方法,在数据大小上具好的扩展性. 论文思想,当数据标签

转译☞:https://www.cs.rice.edu/~as143/COMP441_Spring17/scribe/lect4.pdf 1 大规模图片检索问题 基于树模型的算法在分类跟聚类中很受欢迎,然而对于高维数据来说,分类可能就不是那么有效了,因为有名声狼藉infamous维数诅咒的存在空间的划分随着维数成指数性增长,举个例子来说,如果一个图片有10个特征,对每个特征分成两组,总共就会呈现\(2^{10}\)个分类.所以说空间划分的方法在检索相似的高维数据并不是很有用. 2哈希算法 2.1

FreeMarker语言 FreeMarker语言概述 FreeMarker是一个模板引擎,一个基于模板生成文本输出的通用工具,使用纯Java编写. FreeMarker被设计用来生成HTML Web页面,特别是基于MVC模式的应用程序 虽然FreeMarker具有一些编程的能力,但通常由Java程序准备要显示的数据,由FreeMarker生成页面,通过模板显示准备的数据(如下图) FreeMarker不是一个Web应用框架,而适合作为Web应用框架一个组件. FreeMarker与容器无关,因