minhashing

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learningtohash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
召唤师的峡谷·2024-02-20 03:30

文本近似hash

主要介绍MinHashing（用于降维）和LocalitySensitiveHashing（简称LSH，局部敏感哈希）（用于查找）什么是Jaccard相似度？
小幸运Q·2020-08-17 19:52

MinHashing基本原理

转载http://roba.rushcj.com/?p=533&cpage=1#comment-5985读书笔记：相似度计算(1)无意中发现这本貌似不错的书MiningofMassiveDatasets，随便记一下学到的东西。因为对数据挖掘没什么研究，理解肯定很肤浅，请过往大牛指教。下面内容来自此书第三章的前面部分。在数据挖掘中经常需要用到比较两个东西的相似度。比如搜索引擎要避免非常相似的文档出现
pf1492536·2020-07-07 18:33

Locality Sensitive Hashing(局部敏感哈希)

Background运用背景Bigpitcture基本概念整体架构ShinglesShingles和相似性MinHashingJaccardSimilarity定义SurprisingProperty签名的相似性Minhashing
君的名字·2018-05-14 21:30

海量数据相似查找系列1 -- Minhashing & LSH & Simhash 技术汇总

范涛发表于2017-04-19最近把海量数据如何进行相似查找技术进行个大体汇总，包括高维稀疏数据和稠密数据。这一节重点针对高维稀疏数据情况，说如何通过哈希技术进行快速进行相似查找。试想个案例，就拿推荐系统中item-user矩阵说事。如果你有item数量是百万级别，user是千万级别，这个矩阵是十分稀疏的。你如何计算每一个item的TopN相似item呢？同样海量文本场景，文本集合可以看成doc-
范涛·2017-04-19 21:08

MinHashing基本原理(2)

转自http://roba.rushcj.com/?p=540读书笔记：相似度计算(2)如果有N个集合，求它们之间两两的相似度就需要N*(N-1)/2次计算，当N很大时这个代价仍然承受不起。于是我们需要一种方法能够不遍历所有可能的元素对就找出相似度较大的那些（大于某个给定的阈值t），这就是所谓Locality-SensitiveHashing。第三章的后半部分基本全是围绕这一话题展开的。这里又要出
pf1492536·2011-11-15 18:00

MinHashing基本原理

转载http://roba.rushcj.com/?p=533&cpage=1#comment-5985读书笔记：相似度计算(1)无意中发现这本貌似不错的书MiningofMassiveDatasets，随便记一下学到的东西。因为对数据挖掘没什么研究，理解肯定很肤浅，请过往大牛指教。下面内容来自此书第三章的前面部分。在数据挖掘中经常需要用到比较两个东西的相似度。比如搜索引擎要避免非常相似的文档出现
pf1492536·2011-11-15 18:00

大规模数据挖掘-第三章 学习笔记一

然后介绍了minhashing,他可以将大的集合压缩，并从压缩后的版本导出
fuliang·2011-05-01 00:00

大规模数据挖掘-第三章 学习笔记一

然后介绍了minhashing,他可以将大的集合压缩，并从压缩后的
fuliang·2011-05-01 00:00

大规模数据挖掘-第三章 学习笔记一

然后介绍了minhashing,他可以将大的集合压缩，并从压缩后的版本导出
fuliang·2011-05-01 00:00
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