”LSH“ 的搜索结果

     MinHash 原理 前言 MinHash 用于比较集合的相似度。 在数据挖掘中，一个最基本的问题就是比较两个集合的相似度。通常通过遍历这两个集合中的所有元素，统计这两个集合中相同元素的个数，来表示集合的相似度；...

     MinHashLSH class pyspark.ml.feature.MinHashLSH(inputCol=None, outputCol=None, seed=None, numHashTables=1) Jaccard 距离的 LSH 类 输入可以是密集或稀疏向量，但如果是稀疏的，则效率更高。 例如 Vectors....

     LSH安装这个包需要 julia 0.4 版，目前正在开发中。 有关如何下载适用于所有主要平台的最新夜间版本的说明，请参阅 。 安装 julia 后，可以使用以下命令安装此软件包： Pkg . clone ( " ...

     什么是最近邻查找？ 在推荐系统中，主要分为召回跟排序两个阶段。 召回阶段，基于用户画像及场景数据从海量的视频库（百万级别）中将相关度最高的资源检索出来，作为候选集，召回阶段可以通过“粗糙”的方式召回...

     Spark-LSH 局部敏感哈希。 主要是的 PySpark 端口。 先决条件 火花 1.2+ Python 2.7+ SciPy 0.15+ NumPy 1.9+ 实施细则 该项目遵循 spark-hash Scala LSH 实现的主要工作流程。 它的核心lsh.py模块接受 RDD 支持...

     闪光FLASH（使用HPC加速的相似搜索的快速LSH算法）是用于稀疏向量的大规模近似最近邻搜索的库。 它目前可用C ++进行CPU并行计算，并支持启用OpenCL的GPGPU计算。 有关理论和基准测试的详细信息，请参见。 **即将推出...

     推荐系统之局部敏感哈希（LSH） 前言 局部敏感哈希的基本思想：是希望让相邻的点落入同一个“桶”，这样在进行最近邻搜索时，我们仅需要在一个桶内，或相邻几个桶内的元素中进行搜索即可。如果保持每个桶中的元素个...

     给定N个集合，从中找到相似的集合对，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)。此外，假如，N个集合中只有少数几对集合相似，绝大多数集合都不...

     针对LsH技术的固有缺点提出了一种根据数据自动调整LsH索引结构关键参数的方法。该方法面向数据集，使得索引结构可以针对不同数据集的统计特征选取适当的散列函数，而不用手工调整LSH索引结构中的关键参数，提高了LSH...

     背景 Top-k查询，也就是给定一个目标ooo，在一个数据集中找出和目标o最相似的k个目标。这一查询在各类应用中被广泛使用，例如聚类算法等。以下几个是实现方案： 暴力算法：实现Top-k查询，也就是计算ooo和数据集中每...

     数据来源：大三上学期 大数据分析课程的白葡萄酒数据图3.2数据集截图存储的结构设计：图3.3数据存储的结构图参考官方LSH源码，E2LSH主要实现过程如下：图3

     LSHHDC：基于局部敏感哈希的高维聚类局部敏感哈希与目标是将对象映射到具有低冲突率和高随机性的数字的加密散列不同，LSH 的目标是以高概率将相似元素映射到相似密钥。 这种技术的一个明显用途是聚类。 来自 ...

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