飞火流云
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关于局部敏感哈希算法(LSH)的应用场景

LSH最大的作用是对海量高维数据降维(一般流程是先为这些大型的文本建立词库，然后通过降维的具体算法，如minHash，stableHash这些，为每个大型文本构建签名矩阵，然后使用Jacaard，这些进行相似度计算，然后把相似度相近的放到一个桶里)，然后在桶内进行最近邻查找，在一些大型的数据中，如多个知识图谱的相似性判断，则可以用LSH，比如我需要快速判定百度百科和互动百科的相似度，等等~

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