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快速计算距离Annoy算法原理及Python使用

快速计算距离Annoy算法

基本原理

高维稀疏数据进行快速相似查找，可以采用learning to hash参考：Minhashing & LSH & Simhash 技术汇总,但高维稠密数据查找则采用annoy

如何从海量文本中快速查找出相似的Top N 文本
Annoy（Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah）快速算法,在实际应用中发现无论计算速度和准确性都非常不错。

原始2D数据分布图：
快速计算距离Annoy算法原理及Python使用_第1张图片

1. 建立索引过程

Annoy的目标是建立一个数据结构，使得查询一个点的最近邻点的时间复杂度是次线性。Annoy 通过建立一个二叉树来使得每个点查找时间复杂度是O(log n)。 看下面这个图，**随机选择两个点，以这两个节点为初始中心节点，执行聚类数为2的kmeans过程，最终产生收敛后两个聚类中心点。**这两个聚类中心点之间连一条线段（灰色短线）ÿ

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