LSH-局部敏感哈希

假设通过用户 - 物品相似度进行个性化推荐 用户和物品的 Embedding 都在一个 \(k\) 维的 Embedding 空间中,物品总数为 \(n\),计算一个用户和所有物品向量相似度的时间复杂度是$ O(k*n)$ 直觉的解决方案 基于聚类 基于索引 基于聚类的思想 优点: 离线计算好每个

你可能感兴趣的:(LSH-局部敏感哈希)