确定向量相对于超平面的位置: 在上图中,我们可以看到向量V1位于平面的一侧,而向量v2位于平面的另一侧。 通过创建多个哈希表提高准确性 由于我们随机生成平面,因此可能会将一些类似的向量分配给不同的桶。为了最小化这种随机性的影响,我们可以创建具有不同平面的多个哈希表。 在搜索向量时,我们可以在所有这些哈希表中...
所以一旦你有了一个平面池，你就可以用它们相对于平面的位置对数据点进行编码。想象一下，当我们在池中...
LSH(位置敏感哈希) LSH(Locality Sensitive Hashing) 用特征向量表示图像 另外需要一个距离函数表示两张图片的距离 密码学上的哈希尽可能避免冲突 位置敏感哈希则希望相似的文档经过哈希冲突在一起 把文档转换为集合的表示 example:k = 2;documentD1D1= abcab Set of k-shingles:S(D1D1) = {ab,bc,ca} Has...
海量高维数据查找与某个数据最相似的一个或者多个数据。与其它基于Tree的数据结构，诸如KD-Tree、SR-Tree...
位置敏感哈希算法 位置敏感哈希算法(LocalitySensitiveHashing, LSH)tS,~是近似最近邻搜索算法中最流行的一种,它有 坚实的理论依据并且在高维数据空间中表现优异I31。 位置敏感哈希算法将相似度较高的样本映射到同 收稿日期:2012一l1-19 基金项目:黑龙江省教育厅2013年度科学技术研究(面上)项目(12531089)。
使用真实数据集对位置敏感哈希算法的理论性能与实际性能进行对比分析,在实验上验证了二者是完全不同的。(2)传统位置敏感哈希算法性能分析所基于的前提在实际应用中并不存在,因而会导致理论分析结果与实际性能不符合。在实验中表现为位置敏感哈希算法的召回率会在理论值附近上下波动,而非精确相等。为此,我们提出了新的...
基于位置敏感哈希的海量文本数据查询算法研究
一种基于精确欧氏位置敏感哈希的目标检索方法
通过采用Top-Down grid网格划分方法选择待匿名区域,提出了基于Top-Down grid的位置敏感哈希划分的 k 匿名隐私保护算法,不仅可以提高时间效率,而且与现实世界更相符;利用位置敏感哈希函数对所选位置点进行投影变换,使得划分更加合理,匿名损失率更小,匿名后的数据质量更高.理论分析和实验验证也表明所提方法的可行性和有效...
在研究中,我们发现位置敏感哈希理论与基于该理论的算法实现有着本质差别,而这一差别导致应用传统性能分析方法所得到的分析结论是不正确的。 为此,本文从位置敏感哈希算法性能分析入手开展研究工作,论文工作包括: (1)阐述了位置敏感哈希理论和基于该理论的算法实现间的本质区别。使用真实数据集对位置敏感哈希算法的理论...