数据挖掘之lsh minhash simhash
互联网用户每天会访问很多的网页，假设两个用户访问过相同的网页，说明两个用户相似，相同的网页越多，用户相似度越高，这就是典型的CF中的user-based推荐算法。
算法的原理很简单，只要两两计算用户的相似性，针对每个用户，获取最相似的K个用户即可。
但是在实际的工程上，假定用户规模在亿的规模N，计算复杂度为N*N，即使是分布式，也是非常可怕的复杂度。
考虑一下，我们是不是真的需要计算所有用户之间的相似性？其实我们只需要计算和用户A最相似的K个用户即可，如果已知B和A一定不相似，那么就没有必要计算，这就是LSH的思想。
LSH：local sensitive hash，局部敏感哈希，关注可能相似的pair，而非所有的pair，这是lsh的基本思想。
举个例子：
用户user1 访问过 url1,url2
用户user2访问过 url2,url3
用户user3访问过url3
很明显，user1和user2相似，而 user1和user3是不相似的，换句话，user1和user3是不需要比较的。
如何做到呢?最简单的思路，把url作为hash的key，user作为value，计算同一个key下面user的相似度。
url1:user1
url2:user1 user2
url3:user2 user3
这样分别计算user1 user2 以及user2和user3的相似性即可，不用计算user1和user3,也就是不相似的user不需要计算其相似性，基本上就是LSH的思想
但是，很明显，上面的作法过于简单和粗暴：
1.如果每个user有上w维的特征，针对每个特征做一个hash，会导致计算复杂度大大增加，两个特征相同的用户，需要计算w次相似性
2.无法刻画lsh中，只关注相似的paire 中的"相似”程度，比如如果相似性<0.5,则认为不相似，尽量不出现在一个桶等等
第一个问题谈到是降维，第二个是如何进行刻画相似性以及进行hash。
minhash以及simhash就是来解决上面的两个问题的，这两个都是来刻画jaccard距离的。
回到刚开始的例子，及时就是计算user1与user2的jaccard距离，假设url进行了编号，有唯一的id，最大编号为N，每个用户访问过的url数目为N(u)。
这样我们可以理解每个用户有N个特征，其中访问过的对应位置为1，没有访问的为0，维数很高，几十B的规模。
minhash就是来解决降维的问题，具体的minhash原理网上有很多介绍，就不在详细说了。
minhash最后的产出是每个用户有K维的特征{id1,id2....idk}，不同用户第k特特征相同的概率和直接利用用户原始的N维特征计算jaccard距离的相似性相同, K< 如果利用K维特征，计算2-2相似性，复杂度还是很高。 利用LSH思想，我们只需要计算可能形似用户的相似度，保证相似的用户对应的hash值一样，而不相似的对应的hash值不同。 两个用户度为p，则用户对应相同位置特征值相同的概率为p，有证明。 将K个特征划分为band，b1,b2...bm，每个band里面的元素个数为r个，r*m=K 用户每个band里面r个特征全部相同的概率为p^r，也就是基于这个band作为hash值，两个用户hash值相同的概率为p^r，那么hash值不同的概率为1-s^r，m个band hash值都不一样的概率为(1-p^r)^m，也就是两个用户不在任何一个桶里面的概率。 而1-（1-p^r)^m 则为两个用户落在至少一个桶里面的概率，很容易理解，如果r越小，最后值越大，很不相似（p很小)的元素落在一个桶里面的概率很大，计算的复杂度高。如果r很大，则最后的值很小，也就是很相似(p比较到)落在一个桶里面的概率很小. 比如 r=1, m=16，p=0.2，计算后为99.8%，也就是相似性为0.2的两个元素，99.2%的概率会落在一个桶里面，进行计算，事实上是没有必要的。 r=20,m=1,p=0.8，计算后0.02%,也就是说相似性为0.8的两个元素，0.02%的概率是落着一个桶里面，概率很低，影响召回率。 这时候根据实际需要来确定r的大小，比如 r=2,m=8， p=0.3时为53%概率落在一个桶 p=0.5时为90%概率落在一个桶 p=0.7时为99.6%概率裸着一个桶。 通过这个方法平衡计算复杂度和项目需求 整体来看,minhash主要是用来降维，且为LSH提供的条件。 MinHash首先它是一种基于 Jaccard Index 相似度的算法，也是一种LSH的降维的方法，应用于大数据集的相似度检索、推荐系统。下边按我的理解介绍下MinHash。 举例A，B 两个集合： A = {s1, s3, s6, s8, s9} B = {s3, s4, s7, s8, s10} 根据Jaccard Index公式，A,B的相似度 S(A,B) = |A∩B|/|A∪B| = 2/8 = 0.25， 用图表示如下： 当然直接计算两个集合的交集与并集，是很耗计算资源的，特别是在海量数据场景下不可行。 假如，我们随机从两个集合中各挑选一个元素s(A)、s(B)，刚好这两个无素相同的概率是多少呢？ 从图上看，这个概率其实等同于，在A∪B这个大的随机域里，选中的元素落在A∩B这个区域的概率，这个概率就等于Jaccard的相似度！这就是MinHash的基本原理。 基于这一原理，我们找一个随机的哈希函数h,对集合的每一个元素作哈希运算，比如集合A，可以算出5个hash值，因为是随机的，这5个hash值里值最小的那个元素，对于A集合中所有元素概率都是均等的。同样方法从B中取最小hash值，2个minhash相等的概率就是集合的相似度了。 我们只需要找到N个哈希函数，对集合生成一组minhash，算两个集合的相似度，也就是这2组minhash中，交集/并集了。 这个计算相对容易了，因为每个集合的元素数变成了常数N，也就是说，MinHash其实是一种降维技术。 在Mahout中用MinHash作聚类，则是将每个minhash相同的向量聚集为一个簇，哈希函数个数为10的情况下，有一个hash相同就表示至少有20%的相似度了。 你可能注意到，这个相似度其实没有说元素的权重，另一个问题是哈希函数个数，理论上次数越多，会越准确，但是计算复杂度也越高，实际应用需要找一个平衡点。 我在一个推荐人的场景——将几十万优质用户按相似度推荐给几千万的普通用户，就是先用MinHash筛选一次，为每个普通用户推荐一个按MinHash相同个数作排序的、至少跟用户交集的优质用户备选集，再计算用户跟备选集的余弦相似度，找出最相似的TOPN作为推荐。这种方法虽然不是最优解(计算量仍然很大)，但是在一个可接受的时间范围内，效果跟两两计算余弦相似取TOPN相比比较接近(通过取样测试，取用户权重最重的TOPN个属性作MinHash计算，这样的结果往在做TOPN的推荐容易接近于基于COS的最优解)。另外因为涉及到两个量级差异比较大的集合的推荐，简单用聚类推荐效果很难达到使用MinHash的方法。 simhash和minhash有很大的相似性，都是lsh的一个方法，但是其牛逼的地方在于，simhash值之间的海明距离可以刻画其相似程度。 simhash本身也是用来降维以及很方便的利用LSH思想。 具体的simhash的介绍很多，不做介绍。 假设simhash的结果是16bit的0-1串作为特征 ，假设有最多k个bit不同，我们认为其相似，那么需要将其划分成k+1个band 比如 k=3,我们需要划分成4个band，这个比较容易理解，也有很完整的证明。 整体来看，lsh是来解相似性计算的规模问题，避免计算所有pair，只计算可能相似的pair。 基本的思路就是划分band，band的大小和计算复杂度以及召回率有很大的关系。 针对基于jaccard距离的问题，直接基于在原始特征上，无法划分band，因为维度过高以及数据很稀疏，效果不好。 这时候，就需要将数据降维，便于高效处理。 minhash、simhash从不同的角度解决这个问题。