minhash 1. 把文档A分词形成分词向量L 2. 使用K个hash函数,然后每个hash将L里面的分词分别进行hash,然后得到K个被hash过的集合 3. 分别得到K个集合中的最小hash,然后组成一个长度为K的hash集合 4. 最后用Jaccard index求出两篇文档的相似度 simhash 1. 把文档A分词形成分词向量L,L中的每一个元素都包涵一个分词C以及一个分词的权重W 2. 对L中的每一个元素的分词C进行hash,得到C1,然后组成一个新的向量L1 3. 初始化一个长度

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

近期在写文章.有好多数学公式的命令都忘记了. 今天索性一起整理下. 1 能够在文章的作者上引用的符号 2  一些括号使用方法 3 一些高等数学的公式 4  交,并集 5  一些二项式 6 矩阵写法 7  大写和小写 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQveGlhb2ppZGFuMjAxMQ==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast"

HNOI2016 最小公倍数 (分块.并查集) 看到这种不能用数据结构(实际上是可以用K-D Tree的)维护的题目就应该想到分块然后使用并查集维护连通性和一个连通块中的\(maxa , maxb\)啊QAQ 为了区分询问的\(ab\)与边权的\(ab\),询问的\(ab\)描述变为\(AB\) 对于所有边按照\(a\)从小到大排序并\(\sqrt{M}\)分块.设第\(i\)块的左右端点为\([l_i,r_i]\),那么在询问中找出\(A \in [a_{l_i} , a_{r_i})\)的所

目录 cf1199解题报告 A B C D E F cf1199解题报告 发一波水题. A 模拟 #include <bits/stdc++.h> #define ll long long using namespace std; const int _=1e6+7; int n,x,y,a[_]; int main() { scanf("%d%d%d",&n,&x,&y); for(int i=1;i<=n;++i) scanf("

题目描述 逝者如斯夫,不舍昼夜! 叶良辰认为,他的寿命是无限长的,而且每天都会进步. 叶良辰的生命的第一天,他有1点能力值.第二天,有2点.第n天,就有n点.也就是S[i]=i 但是调皮的小A使用时光机,告诉他第x天和第y天,就可以任意交换某两天的能力值.即S[x]<-->S[y] 小A玩啊玩,终于玩腻了. 叶良辰:小A你给我等着,我有100种办法让你生不如死.除非能在1秒钟之内告知有多少对“异常对”.也就是说,最后的能力值序列,有多少对的两天x,y,其中x<y,但是能力值S[x]>

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

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

1. 最近邻法的应用 1.1 Jaccard 相似集 如何定义相似:即相关属性交集的大小,越大则越相似.我们给相似一个数学上的定义:Jaccard 相似集. 集合 \(S\) 与集合 \(T\) 的 Jaccard 集合被定义为 \(|S \cap T|/|S \cup T|\),即它们交集与并集的大小之比.我们简单地定义为\(SIM(S,T)\)  1.2 文件的相似度 大范围内搜索内容相似的文本是相似度分析的一个非常重要的应用: 查找剽窃,即相似度查询 网站针对不同主机的镜像页面维护 查找

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

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

本文环境: python3.5 ubuntu 16.04 第三方库: jieba 文件寄于github: https://github.com/w392807287/angelo_tools.git simhash介绍 没多久就要写毕业论文了,据说需要查重,对文档重复判定还挺好奇的所以看了下相关的东西.发现simhash比较好用,实现简单. 顾名思义 simhash是一种hash算法,以前在我印象中hash算法是将一个对象映射成一个hash值,一般只要求当两个对象完全相同时才有相同的hash值,

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

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

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

最开始仿真和精度测试,基于 matlab 完成的. Demo_MakeTable.m (生成 Hash 表) %======================================== %*********************************** %******* 设定参数: ***************** %******* l : hash表个数 ******** %******* k : 各表关键字个数 ******* %=======================

闻说HNOI每年都有一道Hash. 1206: [HNOI2005]虚拟内存 Time Limit: 50 Sec Memory Limit: 162 MB Submit: 330 Solved: 202 [Submit][Status][Discuss] Description 操作系统中一种重要的存储管理技术就是虚拟内存技术.操作系统中允许进程同时运行,也就是并行.每个进程都有其相对独立的数据块(进程运行的过程中将对其进行读写操作).理想的情况下,这些数据块都应该存放在内存中,这样才能实现高

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

马克·吐温曾经说过,所谓经典小说,就是指很多人希望读过,但很少人真正花时间去读的小说.这种说法同样适用于“经典”的计算机书籍. 最近一直在看LSH,不过由于matlab基础比较差,一直没搞懂.最近看的论文里几乎都是用simHash来实现LSH,从而进行ANN. 有空看看基于滑动窗口的论文相似性检测. 如何用matlab画出一个数列(函数)的收敛过程(菱形收敛.圆形收敛)? 学完分布式了,我打算自己学WordPress,建立自己的独立博客,放在云平台或者服务器空间,然后学着分析流量和负载均衡这一类

通过LSH hash functions我们能够得到一个或多个hash table,每个桶内的数据之间是近邻的可能性很大.我们希望原本相邻的数据经过LSH hash后,都能够落入到相同的桶内,而不相邻的数据经过LSH hash后,都能够落入到不同的桶中.如果相邻的数据被投影到了不同的桶内,我们称为false negtive:如果不相邻的数据被投影到了相同的桶内,我们称为false positive.因此,我们在使用LSH中,我们希望能够尽量降低false negtive rate和false p