E2LSHE2LSH一个是用来解决高维空间近邻搜索问题的工具包。

2012/04/locality-sensitive-hashinglsh%E4%B9%8B%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E6%8A%95%E5%BD%B1%E6%B3%95.html1.概述LSH

原文: http://cto.gcgchina.com/lshlocality_sensitive_hashing/两点之间的距离可以用两种方式来衡量，一是几何距离，二是非几何距离。很显然距离的定义满足下面的条件：d(x,y) > 0.d(x,y)=0iffx=y.d(x,y)=d(y,x).d(x,y)  d2，那么哈希家族H中的哈希函数h满足h(x)=h(y)的概率至多是p2.就是如果x和

//lsh。。。 

该方法针对基本LSH方法需要查询大量哈希表

pipisorry/article/details/48882167海量数据挖掘MiningMassiveDatasets(MMDs)-JureLeskoveccourses学习笔记相似项的发现：局部敏感哈希(LSH

/pipisorry/article/details/48882167海量数据挖掘MiningMassiveDatasets(MMDs)-JureLeskovec courses学习笔记之局部敏感哈希LSH

details/48858661海量数据挖掘MiningMassiveDatasets(MMDs)-JureLeskoveccourses学习笔记之Locality-SensitiveHashing(LSH

details/48858661海量数据挖掘MiningMassiveDatasets(MMDs)-JureLeskovec courses学习笔记之Locality-SensitiveHashing(LSH

举例说明，aliasl='ls-lsh'将重新定义ls命令，现在只需输入l就可以列目录了。   

1.K最近邻(k-NearestNeighbor)分类算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。K近邻分类算法的主要思想：如果一个样本在特征空间中的k个最相似）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别(这里对于最相似的判定主要是通过特征值向量的距离)1.1.算法特点及伪代码KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象(训练集)KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别

一.问题来源 　　来源于换关键字，从LSH转换为hash检索，这要感谢李某。 二.解析 　　笔者认为关键思想是数据降维后使用矩阵旋转优化，其他和LSH一样的。

danelumax2/article/details/91724651.错误输出  c:\programfiles\opencv-2.4.4\opencv\build\include\opencv2\flann\lsh_table.h

最近一直在看LSH，不过由于matlab基础比较差，一直没搞懂。最近看的论文里几乎都是用simHash来实现LSH，从而进行ANN。 　　有空看看基于滑动窗口的论文相似性检测。 　　

进一步理解shingling+minhash+lsh方法。 二、实验内容1．安装vmware、hadoop、centos操作系统。2. 使用给定的数据集,完成对文档相似性分析的实验任务。

　　通过LSH hash functions我们能够得到一个或多个hash table，每个桶内的数据之间是近邻的可能性很大。

原文地址：【原创】LSH和p-stable LSH作者：咖啡猫  最近研究了LSH（Locality-SensitiveHashing)的有关概念和算法，现将有关知识陈列下来，共同学习，共同进步。 

LearningtoHashwithitsApplicationtoBigDataRetrieval课程结课作业，所以简单的介绍了LSH（局部敏感哈希）主要分以下几部分内容 1.NearestNeighborSearch

举例说明，aliasl=‘ls-lsh'将重新定义ls命令，现在只需输入l就可以列目录了。  

一.问题来源 　　来自于一份LSH代码，记录下来。

(cvMomentsarraymomentsbinary)(packages/opencv/moments.lsh)/*F////////////////////////////////////////

引言上一小节中，我们初步介绍了Multi-ProbeLSH算法的大致思路，为了不显得博客文章太冗杂，所以将这个话题分成几篇文章来写。在该小节文章中，我将具体介绍一下生成微扰向量序列(asequenceofperturbationvectors)的方法及相关分析。步进式探测(Step-WiseProbing)n-step微扰向量Δ有n个非零坐标，根据位置敏感哈希的性质，距离查询q一步远(oneste

该文章提出了一个新的索引策略来克服上述缺点，称作多探头LSH。多探头LSH建立在LSH技术基础上，它可以智能地探测哈希表中可能包含查询结果的多个桶(buckets)，该方

该文章提出了一个新的索引策略来克服上述缺点，称作多探头LSH。多探头LSH建立在LSH技术基础上，它可以智能地探测哈希表中可能包含查询结果的多个桶(buckets)，该方

/bin/bashgroupaddlshgroupforusernameinlshuser1lshuser2lshuser3lshuser4lsh

/bin/bashgroupaddlshgroupforusernameinlshuser1lshuser2lshuser3lshuser4lsh

局部敏感哈希(LocalitySensitiveHashing)   计算item之间的相似项，计算item的topM最相似item，协同过滤计算(userbased或itembased)等等计算中，涉及大量两两相似项计算，计算复杂度为o(n2k)，其中n为item量级，k为元素维度量级。即使hadoop和mpi使得模型可在多个机器或处理器协同计算，在处理o(n)，nlog(n)复杂度问题时，如鱼

也从这个好框架中感受到了自己的与XS，LSH他们的差距。他们是搭这个架构的人，而自己光是对这个架构的学习就整整花了一周。这就是显而易见的差距。带着莫大的好奇心，和连海苦战两天，

   可以对所有的行条使用相同的哈希哈数，但是对每个行条我们需要使用一个独立的桶数组(为什么要用独立的桶呢？其实也能用一个桶，如使用x[ri][hvalue]=(c1,c2,c3,cn),)，如果检测到r,c已经存在)。所以R/b个行条需要一个R/BXM',M'candidate[B][15]; vectorRL[setN]; //candidate[B][15],RL需要采用可以采用堆栈结构

四、文档的局部敏感哈希算法（LSH）即使可以使用最小哈希将大文档压缩成小的签名并同时保持任意对文档之间的预期相似度，但是高效寻找具有最大相似度的文档对仍然是不可能的。

就轴上列举的这点东西，或许放在xs，lsh，hjy,hy,zx他们，几个月就可以轻松完成了，而这却花费了我近一年的时间。计算机的薄弱常常会让我无地自容，会否定自己，常想：或许在TGB，顺手提溜个脑袋

如题，先备注，后续补上！把之前关于这块的认知写上。最近和梁兄讨论了这个，又有点新收获。备注几个哈希函数：murmurhash，MD5

shpasswd-lxfspasswd-lnewspasswd-lnscdpasswd-ldbuspasswd-lvcsapasswd-lgamespasswd-lnobodypasswd-lavahipasswd-lhaldaemonpasswd-lgopherpasswd-lftppasswd-lmailnullpasswd-lpcappasswd-lmailpasswd-lsh

最近在研究LSH(局部敏感哈希,localsensitivehash)，在海量数据检索中是一个很有效的方法。在音乐检索、图片检索中有着广泛的应用。

上一小节，我们对E2LSH代码主要的源码框架和用到的数据结构作了简单介绍（http://blog.csdn.net/jasonding1354/article/details/38331229），这一节我将简单介绍一下

上一小节，我们对p稳定分布LSH的基本原理进行了介绍（http://blog.csdn.net/jasonding1354/article/details/38237353），在接下来的博文中，我将以E2LSH

上一节，我们分析了LSH算法的通用框架，主要是建立索引结构和查询近似最近邻。

上一节，我们分析了LSH算法的通用框架，主要是建立索引结构和查询近似最近邻。

位置敏感哈希(LocalitySensitiveHashing,LSH)是近似最近邻搜索算法中最流行的一种，它有坚实的理论依据并且在高维数据空间中表现优异。

位置敏感哈希(LocalitySensitiveHashing,LSH)是近似最近邻搜索算法中最流行的一种，它有坚实的理论依据并且在高维数据空间中表现优异。

AllotherkindsofSVM:rankSVMandlatentSVM3.sparsecoding4.lowrank5.l_1l_2l_0的一些优化求解6.图像分割概述7.特征值、特征方法概述8.CrossModal检索概述9.LSH

目前来说最有效的方法是therandomizedk-dforest和theprioritysearchk-meanstree，而对于二值特征的匹配multiplehierarchicalclusteringtrees则比LSH

原文链接：http://grunt1223.iteye.com/blog/828192一、引言多媒体识别是信息检索中难度较高且需求日益旺盛的一个问题。以图像为例，按照图像检索中使用的信息区分，图像可以分为两类：基于文本的图像检索和基于内容识别的图像检索（CBIR：ContentBasedImageRetrieval）。基于文本的图像检索完全不分析和利用图像本身的内容，其检索质量完全依赖于与图像关联

：http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/27713453          去年年底的时候在一篇博客中，用ANN的框架解释了BOW模型[1]，并与LSH

去年年底的时候在一篇博客中，用ANN的框架解释了BOW模型[1]，并与LSH[2]等哈希方法做了比较，当时得出了结论，BOW就是一种经过学习的Hash函数。

 去年年底的时候在一篇博客中，用ANN的框架解释了BOW模型[1]，并与LSH[2]等哈希方法做了比较，当时得出了结论，BOW就是一种经过学习的Hash函数。

LSH多被用于文本、多媒体（图像、音频）的相似性判断

http://blog.youtueye.com/work/lsh.html文中提到：1、高维数据搜索方法--最近邻搜索很详细已转到我的另一个博客http://yevlyn.blog.163.com/blog

Mod：求模(整数相除求余数),And：按位与Or：按位或Xor：按位异或Lsh：按位左移Not：按位取反Int：取整数部分

1.Survey：FLANN库详情见：http://en.wikipedia.org/wiki/Flannhttp://medievalscotland.org/kmo/AnnalsIndex/Feminine/Flann.shtmlFLANN主页：http://www.cs.ubc.ca/research/flann/：FLANNiswritteninC++andcontainsbindings