关于局部敏感哈希算法，之前用R语言实现过，但是由于在R中效能太低，于是放弃用LSH来做相似性检索。学了python发现很多模块都能实现，而且通过随机投影森林让查询数据更快，觉得可以试试大规模应用在数据相似性检索+去重的场景。私认为，文本的相似性可以分为两类：一类是机械相似性；一类是语义相似性。 机械相似性代表着，两个文本内容上的相关程度，比如“你好吗”和“你好”的相似性，纯粹代表着内容上字符是否
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2023-12-30 20:53:57
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# 使用Python实现局部敏感哈希（LSH）的入门指南
## 引言
局部敏感哈希（LSH）是一种用于高维数据近似最近邻搜索的技术，特别适合大规模的数据集合。通过这种技术，我们可以高效地在海量数据中寻找相似项。本文将通过易于理解的步骤，帮助你实现LSH算法。我们将涵盖整个流程，包括具体的代码实现，直至最终展示结果。
## 目录
1. LSH的基本概念
2. 实现流程概述
3. 详细步骤实现
4
# lsh Python 实现
## 1. 什么是 lsh
Locality Sensitive Hashing（LSH）是一种用于寻找相似数据项的近似搜索算法。在大数据集中，我们需要高效地找到相似项，但是传统的搜索算法会面临计算复杂度高的问题。而LSH算法通过哈希函数将数据集分组，使得相似的项被分配到同一组。这样，我们只需要在同一组中进行搜索，而不需要遍历整个数据集。这种方法能大大提高搜索效
原创
2024-01-25 09:30:34
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交互式python shell之ipython安装导语：IPython是Python的交互式Shell，提供了代码自动补完，自动缩进，高亮显示，执行Shell命令等非常有用的特性。特别是它的代码补完功能，例如：在输入zlib.之后按下Tab键，IPython会列出zlib模块下所有的属性、方法和类。完全可以取代自带的bash两种安装方式：1.yum安装(推荐)2.手动下载源码包安装yum安装方..
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2024-01-02 12:47:23
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一键执行虚拟机一键安装python3.8环境，只需将网络适配器改为nat模式即可(确保主机能够上网)，随后将tar包放入/root目录下，执行脚本。脚本首先将系统原有的python2.7的环境卸载，然后自动将网卡获取地址的方式改为dhcp，检查网络连通性，改国内yum源，然后安装python3.8环境，最后安装python3.8，安装完成后，提示友好输出。直接下载分享的tar包即可，其中有pyth
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2024-08-10 17:51:15
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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...
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2015-05-09 22:53:00
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在现代应用程序开发中，Java 已经成为最广泛使用的编程语言之一。然而，在处理复杂系统时，尤其是在使用某些库或框架时，会偶尔遇到“lsh java”这个问题。本文将详细描述这一问题的背景、现象、根因分析及解决方案。
### 问题背景
在一个正在开发的电商平台中，团队使用 Java 语言实现后台服务。在某个阶段，系统需要处理大量的用户数据，并进行高效的相似性计算，这就需要用到 Locality
为了说明它的有效性，我们将它应用到输入32维的输入内容嵌入的RecSys LLM的训练中。使用从低分辨率到高分辨率的独立级
原创
2024-05-04 00:54:11
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前几天看到篇文章，里面有句话刚看到这句话，在脑海里稍微构思了一下，嗯，ls实现起来很简单，但是实际动手时才发现真的不简单。python牛逼。1. ls功能Linux ls 命令用于显示指定工作目录下的内容。语法如下：ls [-alhrt] [name]这里只列举了几个常用的参数，这里列出的几个参数对应含义如下：-a：显示所有文件及目录；-l：将文件名称、文件大小、创建时间等信息列出；-h：个性化显
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2023-08-09 15:17:31
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关于局部敏感哈希算法，之前用R语言实现过，但是由于在R中效能太低，于是放弃用LSH来做相似性检索。学了Python发现很多模块都能实现，而且通过随机投影森林让查询数据更快，觉得可以试试大规模应用在数据相似性检索+去重的场景。私认为，文本的相似性可以分为两类：一类是机械相似性；一类是语义相似性。 机械相似性代表着，两个文本内容上的相关程度，比如“你好吗”和“你好”的相似性，纯粹代表着内容上字符是否
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2023-12-29 20:12:22
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学习如何使用LSH在Python中构建推荐引擎; 一种可以处理数十亿行的算法你会学到：在本教程结束时，读者可以学习如何：通过创建带状疱疹来检查和准备LSH的数据选择LSH的参数为LSH创建Minhash使用LSH Query推荐会议论文使用LSH构建各种类型的推荐引擎目录你会学到：局部敏感哈希（LSH）建议简介带状疱疹为何选择LSH？商业用途LSH技术概述将文本转换为一组带状疱疹带状疱疹
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2023-12-19 18:27:28
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# 使用 LSH 哈希进行图片比较的 Python 实现
在这篇文章中，我们将学习如何使用 LSH（局部敏感哈希）来比较图片。首先，我们会梳理整个流程，并提供必要的代码和解释。最后，我们将总结归纳这一过程。
## 整体流程
为了让你迅速上手，下面是实现 LSH 哈希图片比较的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------
原创
2024-08-29 05:15:36
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一、简介定义和特征定义：算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。一个
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2024-03-11 10:18:42
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LSH(Location Sensitive Hash),即位置敏感哈希函数。与一般哈希函数不同的是位置敏感性，也就是散列前的类似点经过哈希之后，也可以在一定程度上类似，而且具有一定的概率保证。 形式化定义：对于随意q,p属于S，若从集合S到U的函数族H={h1,h2...hn}对距离函数D(,)，如欧式距离、曼哈顿距离等等，满足条件： 则称D(,)是位置敏感的。例如以下图，空间上的点经
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2014-12-30 17:19:00
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原始链接--http://www.jiahenglu.net/NSFC/LSH.htmlLSH(Location Sensitive Hash),即位置敏感哈希函数。与一般哈希函数不同的是位置敏感性，也就是散列前的类似点经过哈希之后，也可以在一定程度上类似，而且具有一定的概率保证。 形式化定义：对于...
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2015-01-29 21:23:00
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LSH(Location Sensitive Hash),即位置敏感哈希函数。与一般哈希函数不同的是位置敏感性，也就是散列前的类似点经过哈希之后，也可以在一定程度上类似，而且具有一定的概率保证。 形式化定义：对于随意q,p属于S，若从集合S到U的函数族H={h1,h2...hn}对距离函数D(,)，如欧式距离、曼哈顿距离等等，满足条件：则称D(,)是位置敏感的。例如以下图，空间上的点经位置敏
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2015-03-11 10:14:00
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,即位置敏感哈希函数。与一般哈希函数不同的是位置敏感性，也就是散列前的类似点经过哈希之后，也可以在一定程度上类似，而且具有一定的概率保证。 形式化定义：对于...
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2015-06-10 21:22:00
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哈希表1、什么是哈希表：哈希表(hash table)也叫作散列表，这种数据结构提供了键 (Key)和值(Value)的映射关系。只要给出一个Key,就可以高效查找到它所匹配的Value,时间复杂度接近于O (1) 。2、哈希函数：哈希函数可以简单的理解为就是小学课本上那个函数，即 ： 这里的f(x) 就是哈希函数,x是关键字，y是哈希值。好的哈希函数应该具备以下两个特质： a）单射；
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2023-08-31 14:09:21
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背景这是一种用于海量高维数据的近似最近邻快速查找技术。也可以用来发现最相似的集合（集合中元素个数很多，而且有很多集合需要判断，说到集合相似性，这就需要用到 Jaccard距离 和 MinHash）。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
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，但如果是对一个海量的高维数据集采用线性查找匹配的话，会非常耗时，因此，为了解决该问题，我们需要采用一些类似索引的技术
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2024-03-18 20:52:21
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