”LSH“ 的搜索结果

KNN优化算法4：LSH

标签：   KNN

     参考文章：https://blog.csdn.net/cshilin/article/details/52119682  ... 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，也就是散列前的相似点经...

     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，也就是散列前的相似点经过哈希之后，也能够在一定程度上相似，并且具有一定的概率保证。 形式化定义： 对于任意q,p属于S，...

     LSH(Locality Sensitive Hashing)翻译成中文，叫做“局部敏感哈希”，它是一种针对海量高维数据的快速最近邻查找算法。 在信息检索，数据挖掘以及推荐系统等应用中，我们经常会遇到的一个问题就是面临着海量的高维...

     最近详细研究LSH。 转载来源：http://blog.csdn.net/jasonding1354/article/details/38237353 上一节，我们分析了LSH算法的通用框架，主要是建立索引结构和查询近似最近邻。这一小节，我们从p稳定分布...

     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、...

     本文目的 最近在研究LSH方法，主要发现用pyspark实现的较少，故结合黑马头条推荐系统实践的视频进行了本地实现。 本项目完整源码地址： https://github.com/angeliababy/text_LSH 项目博客地址: ...

     minhashLSH 1 问题场景 假设我们要找海量用户中哪些是行为相似的—— 用户A： id: 1001 name: 用户A data: “07:00 吃早餐，09:00 工作，12:00 吃午饭，13:00 打王者，18:00 吃晚饭，22:00 睡觉” mat: ...

     方法原理 IVF 原理：使用聚类方法减少搜索范围 流程 训练：将库向量进行128个（K个）聚类，保存聚类中心和每个类中的向量 预测：将预测向量与128个聚类中心对比，找到所属聚类中心，只在同类的库向量中进行查询 ...

     引言局部敏感哈希（Locality-Sensitive Hashing, LSH)是用来解决高维检索问题的算法。想象一下，现在有数量庞大的数据点，每个点的维度可能几千或几万，给定一个点p，在这数据点集中寻找到可p最近的点或者最近的k个...

10  
9  
8  
7  
6  
5  
4  
3  
2  
1  

推荐文章