[Spark]-LSH局部敏感哈希

spark 自带LSH使用

官方介绍：支持距离：Jaccard、欧几里德距离

import org.apache.spark.ml.feature.BucketedRandomProjectionLSH
import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors

  def embeddingLSH(spark:SparkSession, itemEmbMap:Map[String, Array[Float]]): Unit ={

    val movieEmbSeq = itemEmbMap:Map.toSeq.map(item => (item._1, Vectors.dense(item._2.map(f => f.toDouble))))
    val movieEmbDF = spark.createDataFrame(movieEmbSeq).toDF("itemId", "emb")

    //LSH bucket model
    val bucketProjectionLSH = new BucketedRandomProjectionLSH()
      .setBucketLength(0.1)
      .setNumHashTables(3)
      .setInputCol("emb")
      .setOutputCol("bucketId")

    val bucketModel = bucketProjectionLSH.fit(movieEmbDF)
    val embBucketResult = bucketModel.transform(movieEmbDF)
    println("itemId, emb, bucketId schema:")
    embBucketResult.printSchema()
    println("itemId, emb, bucketId data result:")
    embBucketResult.show(10, truncate = false)

    println("Approximately searching for 5 nearest neighbors of the sample embedding:")
    val sampleEmb = Vectors.dense(0.795,0.583,1.120,0.850,0.174,-0.839,-0.0633,0.249,0.673,-0.237)
    bucketModel.approxNearestNeighbors(movieEmbDF, sampleEmb, 5).show(truncate = false)
  }

Spark缺点

摘自https://www.jianshu.com/p/b72af2d27235：

最近有个需求做百万级别实体的相关推荐，离线场景算完入库接口调用，数仓和计算引擎基于Hive和Spark，一开始设想直接老套路embedding+LSH（Spark ml下局部敏感哈希），测了几次都GG了，十分不好用，原因有以下：

计算不稳定： Spark的LSH动不动卡着不动或者慢或者OOM，主要原因是join步骤相当消耗资源和桶内数据倾斜导致，然而在倾斜的桶内暴力搜索可能是不值得的，因为相似度数据对可能也在另一个不倾斜的桶内出现了

数据丢失： 调用approxSimilarityJoin会莫名其妙的丢失实体，比如输入1000个实体做最近邻50个检索，最后只输出了200个实体的top50，这个问题不是半径太小导致的，而是哈希之后没有任何一条（hash_table，哈希值）一样可以join上的数据对，这个问题是参数设置导致的，LSH调参比较蛋疼

不能对所有实体输出TopK： Spark的LSH的approxNearestNeighbors是输出TopK，和需求完全切合，但是这个API不支持在全表操作，只能输出一个实体进行推荐，所以只能使用join方法再对join到的数据对进行排序取topK，相当浪费计算资源
不支持余弦相似度： Spark的BucketedRandomProjectionLSH不支持余弦相似度，这个影响不大，可以先做一步归一化然后用欧氏距离，但是不是很方便

Linkin 的LSH

ScANNS是Spark的近邻搜索库，它支持在余弦距离、jaccard距离和欧几里德距离空间内的离线大批量数据进行最近邻搜索。

工程下载和说明参考项目的github主页：
https://github.com/LinkedInAttic/scanns#understanding-the-model-parameters

参考文献

https://www.jianshu.com/p/b72af2d27235