先看看官方文档：MinHash for Jaccard DistanceMinHash is an LSH family for Jaccard distance where input features are sets of natural numbers. Jaccard distance of two sets is defined by the cardinality of t
原创
2023-06-02 21:58:45
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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
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
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2023-06-02 21:58:53
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原文链接：http://grunt1223.iteye.com/blog/828192 参考：人工智能，一种现代方法 第 617页，且原始论文给出了完整的证明过程。在ANN方法中，LSH算一种可靠的紧邻算法。少量检索使用KNN、大量检索...
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2014-06-30 14:50:00
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文本在线查重（Online Copy Detection）的实现1 概述1.1 需求给定一段文本，需要返回其和网络开放性数据相比的整体重复率以及具体的重复情况（具体重复的句子/字符串以及重复程度）。1.2 问题分析该问题属于copy-detection领域。由于需要给出查询文本具体重复的句子/字符串以及相应的重复程度，所以我们需要对查询文本进行合理的切分，并需要一一计算出切分后得到的字符串与在线开
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2024-06-03 12:41:10
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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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在一篇SCI文章中，与其他文章有相同的表达和相似的内容是很常见的。但是与其他文章的重复太多被认为是抄袭。因此，在发表SCI之前，对SCI的复制进行检查是非常重要的。但是，SCI复制结果不能超过多少？ 由于绝大多数国际sci期刊对提交的论文基本上都采取了严格的检查步骤，如果重复率高，可能会被拒绝。被cro
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2023-07-14 15:33:59
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前言由于项目需要，需要对某些种子用户进行look-alike，找到相似用户，所以近期对相似向量检索库Faiss进行一定的了解，接下来，结合相关资料，把我对这个库的了解记录在这里，也希望对你有所帮助！一：Faiss简介Faiss全称(Facebook AI Similarity Search)是Facebook AI团队开源的针对聚类和相似性搜索库，为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类，支持十亿级别向
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2023-12-21 02:46:22
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Google Play，作为全球最大的 Android 应用市场，每天都有无数的新应用上传。在这个过程中，确保新上传的应用不是现有应用的复制版本是至关重要的。这就引出了一个问题：Google Play 是如何检测应用之间的相似性的？本文将详细解释一种可能的方式，但请注意 Google Play 的确切算法是未公开的，这只是基于一般的软件相似性检测方法的推测。账号、IP、设备等必须要独立的问题我就不
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2023-09-27 09:58:45
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论文分享《Neural Network-based Graph Embedding for Cross-Platform Binary Code Similarity Detection》Xiaojun Xu, Chang Liu, Qian Feng, Heng Yin, Le Song, Dawn Song任务名称：Binary Code Similarity Detection 二进制代码相
在数据分析和数据挖掘的过程中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分 类和聚类算法，如K最近邻（KNN）和K均值（K-Means）。当然衡量个体差异的方法有很多，最近查阅了相关的资料，这里整理罗列下。 为了方便下面的解释和举例，先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异，它们都包含了N个维的特征，即X=（x1, x2, x3, …
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2024-05-04 14:06:56
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对于两个 C++程序，设计并实现两种不同的基于哈希表的检测算法，计算两个程序的相近度，并分析比较两种算法的效率。#include<iostream>
#include<fstream>
#include<iomanip>
#include<math.h>
#include<string>
#include<cstring>
#
人脸识别防逃课系统的系统原理及构成图一 人脸识别防逃课系统的系统原理及构成本系统采用的是基于肤色似然概率的方法对视频图像序列进行检测，首先对图像进行色彩空间变化，减小光照等因素的影响，然后对图像进行二值化，通过滤波、类肤色区域面积等限制条件检测出人脸位置，用红色矩形标记出人脸，然后就可以对其进行跟踪，利用人脸特征提取算法，将每个训练样本映射到对应的特征空间，得到其特征矩阵。识别时，首先对
文档相似性设计预言预言实现思路实际项目实际方案 预言当下较常用的相似度计算大致分为两类：一、主题模型： 代表方式： LSA/LSI、NMF、LDA、word2vec等。 描述：这类算法可算作最简单的机器学习，对于基础文档进行主题过滤，计算出主题和词语、主题和文档的关联性，对于文档中语义的判定提供支持。二、特征向量+距离算法 代表方式：simhash+汉明距离、余弦相似性、Jaccard相似性系数
本次数据结构作业是要写一个两份代码查重的系统，还要简单的UI交互。写了几天上网查了好多资料，总算是写完了，写个博客记录下，也算打打编程基础了。问题分析编写程序判断给定的一批C源程序文件相互之间是否存在抄袭。程序需标注出有抄袭嫌疑的源代码文件之间相似段落。从储存代码，提取语句，到计算重复度，展示重复语句，可以分为以下几个步骤。① 读取代码文本，并保存在对应的数据结构中。② 将文本并分割成若干个语句。
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2023-11-24 08:56:11
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本文参考： [1]方磊,武泽慧,魏强.二进制代码相似性检测技术综述[J].计算机科学,2021,48(05):1-8. (信息工程大学数学工程与先进计算国家重点实验室, 国家重点研发课题,北大核心)摘要代码相似性检测常用于代码预测、知识产权保护和漏洞搜索等领域，可分为源代码相似性检测和二进制代码相似性检测。软件的源代码通常难以获得，因此针对二进制代码的相似性检测技术能够适用的场景更加广泛。根据关注
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2023-10-24 23:38:08
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Opencv支持GPU计算，并且包含成一个gpu类用来方便调用，所以不需要去加上什么__global__什么的很方便，不过同时这个类还是有不足的，待opencv小组的更新和完善。这里先介绍在之前的《opencv4-highgui之视频的输入和输出以及滚动条》未介绍的图像的相似性检测，当然这是cpu版本，然后接着在介绍对应的gpu版本。这里只介绍了PSNR和SSIM两种用来进行对比图像的方法原理：&
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2024-05-24 12:54:59
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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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# 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
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# 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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