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局部敏感哈希(原始LSH)python

最近短期计划是学习一下Python,最好的学习方式当然是实践了,今天用Python实现了下lsh算法,代码比较简陋。。。 self.buckets[bucketID].addFeature(feature,nameID) def size(self): return self.size class LSH xrange(featureLength): temp.append(random.randint(0,255)) features.append(temp) #step2: LSH 初始化 print "step2: LSH初始化" #LSH lsh(255,10,100,0.1,featureLength) lsh =LSH(255,10,100,0.12,featureLength

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LSHpython实现局部敏感哈希——LSHash(二)

学了Python发现很多模块都能实现,而且通过随机投影森林让查询数据更快,觉得可以试试大规模应用在数据相似性检索+去重的场景。 )解决文本机械相似性的问题(一,基本原理) R语言实现︱局部敏感哈希算法(LSH)解决文本机械相似性的问题(二,textreuse介绍) 机械相似性python版的四部曲: LSHpython 实现局部敏感随机投影森林——LSHForest/sklearn(一) LSHpython实现局部敏感哈希——LSHash(二) 相似性︱python+opencv实现pHash算法+hamming 距离(simhash)(三) LSHpython实现MinHash-LSH及MinHash LSH Forest——datasketch(四) . 一、LSHash介绍 官方文档:https://github.com/kayzhu/LSHash 这个模块是python里面专门来实现LSH,比较特别的有: 通过使用NumPy数组的计算将高维数据快速哈希

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    LSHpython实现MinHash-LSH及MinHash LSH Forest——datasketch(四)

    学了Python发现很多模块都能实现,而且通过随机投影森林让查询数据更快,觉得可以试试大规模应用在数据相似性检索+去重的场景。 机械相似性python版的四部曲: LSHpython实现局部敏感随机投影森林——LSHForest/sklearn(一) LSHpython实现局部敏感哈希——LSHash(二) 相似性 ︱python+opencv实现pHash算法+hamming距离(simhash)(三) LSHpython实现MinHash-LSH及MinHash LSH Forest——datasketch (四) datasketch这个模块有非常多的功能,主要是: HyperLogLog HyperLogLog++ MinHash LSH MinHash LSH Ensemble MinHash LSH 三、MinHash LSH Forest——局部敏感随机投影森林 与文章LSHpython实现局部敏感随机投影森林——LSHForest/sklearn(一)类似,都是用来做随机投影森林的,这里专门使用

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    LSHpython实现局部敏感随机投影森林——LSHForestsklearn(一)

    学了python发现很多模块都能实现,而且通过随机投影森林让查询数据更快,觉得可以试试大规模应用在数据相似性检索+去重的场景。 )解决文本机械相似性的问题(一,基本原理) R语言实现︱局部敏感哈希算法(LSH)解决文本机械相似性的问题(二,textreuse介绍) 机械相似性python版的四部曲: LSHpython 实现局部敏感随机投影森林——LSHForest/sklearn(一) LSHpython实现局部敏感哈希——LSHash(二) 相似性︱python+opencv实现pHash算法+hamming 距离(simhash)(三) LSHpython实现MinHash-LSH及MinHash LSH Forest——datasketch(四) . 二、LSHForest/sklearn LSHforest=LSH+随机投影树 在python的sklearn中有LSHForest可以实现。

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    相似性︱python+opencv实现pHash算法+hamming距离(simhash)(三)

    之前写关于R语言实现的博客: R语言实现︱局部敏感哈希算法(LSH)解决文本机械相似性的问题(一,基本原理) R语言实现︱局部敏感哈希算法(LSH)解决文本机械相似性的问题(二,textreuse 介绍) 机械相似性python版的四部曲: LSHpython实现局部敏感随机投影森林——LSHForest/sklearn(一) LSHpython实现局部敏感哈希——LSHash(二) 相似性︱python+opencv实现pHash算法+hamming距离(simhash)(三) LSHpython实现MinHash-LSH及MinHash LSH Forest——datasketch (四) 一、pHash跟simhash 1、simhash 可参考:Python基础教程-python实现simhash算法实例详细介绍 Simhash的算法简单的来说就是,从海量文本中快速搜索和已知 二、pHash算法python+opencv实现 参考自:opencv resize (C/C++/Python) 主要针对图像来进行解析。

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    Python 中 str()函数的调用,十分详细

    参考链接: Python str()函数 描述:   str() 函数将对象转化为适于人阅读的形式。 是一种Python内置函数 返回值:一个对象的string格式  无参调用str()函数:   返回值为空字符串,用于创建空字符串或者初始化字符串变量  >>>str() ' ' 含参调用str()函数 字典  >>> dic={'jen':'lsh','com':'net'}   #字典转换为字符串 >>> str(dic) "{'jen': 'lsh', 'com': 'net'}" >>> str

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    MP-RW-LSH:L1距离的ANNS高效多探头LSH解决方案(CS DB)

    局部敏感散列(LSH)是ANS最流行的解决方案之一。许多LSH方案共同缺点是,由于它们只探测哈希表中的单个存储桶,因此需要使用大量的哈希表来获得较高的查询精度。 在本文中,我们提出MP-RW-LSH,这是迄今为止L1距离ANNS的第一个也是迄今为止唯一的多探针LSH解决方案。 这篇文章的另一个贡献是解释了为什么最新的ANNS-L1解决方案称为Cauchy投影LSH(CP-LSH)根本上不适合多探针扩展。 我们表明,MP-RW-LSH使用的哈希表比CP-LSH少15到53倍,以实现类似的查询精度。 In this work, we propose MP-RW-LSH, the first and so far only multi-probe LSH solution to ANNS in L1

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    大规模异常滥用检测:基于局部敏感哈希算法——来自Uber Engineering的实践

    LSH是大规模机器学习中常用的随机算法和哈希技术,包括聚类和近似最近邻搜索。 在这篇文章中,我们将讲解Uber如何使用这个强大的工具进行大规模的欺诈行程检测。 为什么使用LSHLSH的总体思路是使用一系列函数(称为 LSH 族)将数据点哈希到桶(buckets)中,使距离较近的数据点位于同一个桶中的概率较高,而距离很远的数据点在不同的桶里。 作为参考,LSH 是一项有大量应用方向的多功能技术,其中包括: 近似重复的检测: LSH 通常用于对大量文档,网页和其他文件进行去重处理。 LSH 在 Uber 的应用 LSH 在 Uber 主要用于欺诈司机的判断,基于空间特性检测相似的行程。 LSH允许我们牺牲一些精度来节省大量的硬件资源。 出于这些原因,在Spark上部署LSH解决此问题是达到我们业务目标的正确选择:可扩展,数据规模和精度。

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    大规模异常滥用检测:基于局部敏感哈希算法——来自Uber Engineering的实践

    LSH是大规模机器学习中常用的随机算法和哈希技术,包括聚类和近似最近邻搜索。 在这篇文章中,我们将讲解Uber如何使用这个强大的工具进行大规模的欺诈行程检测。 为什么使用LSHLSH的总体思路是使用一系列函数(称为 LSH 族)将数据点哈希到桶(buckets)中,使距离较近的数据点位于同一个桶中的概率较高,而距离很远的数据点更可能位于不同的桶中。 因此,LSH 算法能使具有不同程度重叠行程的识别更为容易。 作为参考,LSH 是一项有大量应用方向的多功能技术,其中包括: 近似重复的检测: LSH 常被用于对大量文档,网页和其他文件的去重处理。 LSH 在 Uber 的应用 LSH 在 Uber 主要用于对有欺诈行为的司机的判断,基于空间特性检测相似的行程。 LSH允许我们牺牲一些精度来节省大量的硬件资源。 出于这些原因,在Spark上部署LSH解决此问题是达到我们业务目标的正确选择:可扩展,数据规模和精度。

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    Python3--字符串常用操作方法

    参考链接: Python字符串 count 方法 1、字符串 1.1、如何在Python中使用字符串 a、使用单引号(') 用单引号括起来表示字符串,例如: str='this is string'; 可以在三引号中自由的使用单引号和双引号,例如: str='''this is string  this is pythod string  this is string''' print str;  2.python 2*3,返回一个新的变量值 print('使用*号拼接后的name值:', name) #name字符串的内容未进行更改,执行结果:abcdERF123 nums = ['ybq', 'lhl', 'lsh '] print(','.join(nums))   #将列表转换为字符串,每个元素之间使用逗号连接,执行结果为:ybq,lhl,lsh #另一种方法将列表转换为字符串 # nums = ['ybq', 'lhl', 'lsh'] # temp = '' # for i in nums: #   temp = temp+i+','   #列表转换为字符串,强制类型转换,执行结果为:ybq,lhl,lsh

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    R语言实现︱局部敏感哈希算法(LSH)解决文本机械相似性的问题(一,基本原理)

    1、LSH算法流程介绍 ? 但LSH的巧妙之处在于可以控制这种情况发生的概率,这一点实在是太牛了,下面会介绍。 2、LSH实质解读 那么可以看出LSH的实质其实就是把hash之上的数据再一次降维。 那么LSH就要做一个妥协了,双方都让一步,那么就可以实现在损失一点相似性度量准确性的基础上,把数据降维 3、LSH局部敏感哈希算法 LSH流程中有两个流程,第一个hash是用simhash,minhash 看图可知在文本相似性S达到某一个临界值的时候,临界值之下LSH会智能得判定 buckets共现相似性(J)极小,而大于某一个临界值的时候,LSH会判定buckets相似性J极高。 (3)图像检索 在图像检索领域,每张图片可以由一个或多个特征向量来表达,为了检索出与查询图片相似的图片集合,我们可以对图片数据库中的所有特征向量建立LSH索引,然后通过查找LSH索引来加快检索速度。

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    离散化思想详细讲解

    是返回第一个大于b[x]的指针,upper_bound()=lower_bound()+1】 关键代码如下: #include<algorithm> // 头文件 //n 原数组大小 num 原数组中的元素 lsh 离散化的数组 cnt 离散化后的数组大小 int lsh[MAXN] , cnt , num[MAXN] , n; for(int i=1; i<=n; i++) { scanf("%d",&num [i]); lsh[i] = num[i]; } sort(lsh+1 , lsh+n+1); cnt = unique(lsh+1 , lsh+n+1) - lsh - 1; for(int i= 1; i<=n; i++) num[i] = lower_bound(lsh+1 , lsh+cnt+1 , num[i]) - lsh; ; 我们来看一个例题; 题目链接在这里哦!

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    【推荐系统】离线增量文章画像计算(二)

    1,2,3,4,5 4+3+2+1 = 10 每个频道的文章先进行聚类 1+3 = 4 局部敏感哈希LSH(Locality Sensitive Hashing) LSH算法基于一个假设 = r, 5个brand都会哈希到捅当中 3、最终分配到同一个bucket的概率:1−(1−sr)b r=5, b=20时候,效果 当s=0.8时,两个文档被映射到同一个哈希桶的概率是 Pr(LSH (O1)=LSH(O2))=1−(1−0.85)5=0.9996439421094793 当s=0.2时,两个文档被映射到同一个哈希桶的概率是: Pr(LSH(O1)=LSH(O2))=1−(1 2.7.4.2 相似度计算 目的:计算18号Python频道的文章之间相似度 1、读取数据(保存到表当中向量),进行类型处理(数组到Vector) 2、BRP进行训练模型 2.7.4.3 问题3

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    使用 Spark, LSH 和 TensorFlow 检测图片相似性

    使用批量化 LSH 进行数据预处理 嵌入和 LSH 对象 为了理解图片内容,我们将图片转换到一个嵌入向量空间(embedded vector space)中。 为此,我们通过将图嵌入向量进一步缩减为 LSH 对象的方法,显著缩小了问题规模,降低了处理难度。 LSH 是一种先进的数据降维技术,降维前后数据点之间的距离关系保持不变。 原向量空间首先通过随机投影法(random projection)和位抽样 LSH(bit sampling LSH)法进行一定的降维。 这里,我们使用 LSH 对象之间的 Jaccard 重合度来近似表示原向量空间中相应向量间的余弦相似度。 批量 LSH 搜索 当所有图片都用一组 LSH 对象表示之后,我们继续为它们建立反向索引,并实现对所有图片的批量查询与搜索。

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    LSH LSH means locality-sensitive hashing. LSH具体阐述 ? 例子 ? 概率分析 ? 总结 ? 得到更多的signature(但是会有更多的空间占用与计算),可以有更大的b和r,能够获得更step的函数。 LSH Application entity resolution fingerprint similar news articles

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    近邻模块︱apple.Turicreate中相似判定Nearest Neighbors(四)

    ’} verbose . 1.2 其他特定的参数: leaf_size,针对ball tree method,树叶节点数量 num_tables,针对LSH,构造哈希表的数量,默认是20,建议在10 NearestNeighborsModel.similarity_graph NearestNeighborsModel.summary . 1.4 近邻的方法method 大体有以下几种:LSH : use Locality Sensitive Hashing (LSH) to find approximate nearest neighbors efficiently. Two options are provided for LSH – num_tables and num_projections_per_table. 笔者对LSH很感兴趣。

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    ICLR 2020 | Reformer ,一种高效的Transformer

    1 LSH Attention Transformer的注意力计算公式(encoder和decoder相同)如下: ? 上图是LSH的一个简单示意图,在示意图的上部分,x和y不属于近邻,所以在三次随意旋转后,有两次投影都不一样;而在示意图的下部分,x和y相距很近,在三次的随意旋转后,三次都投影都一样,这就是LSH的基本原理 LSH 的作用就是生成,仅限与在同一个 Hash 桶中的 key 才会参与 attention 计算,满足: ? LSH attention的整个处理流程如下图所示: ? 下图展示了LSH Attention的效果,随着hash函数量的增加,LSH Attention的精度损失随之减少,当hash函数量达到8个时,基本与full attention的效果持平。 ?

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    KD树和LSH局部敏感哈希

    文档结构 文档表示 距离度量 KD树 原理 构建 查询 复杂度 KD树的KNN KD树的逼近KNN 不适用高维数据 LSH LSH潜在的问题 LSH算法 复杂度 概率逼近 多表 文档结构 文档表示 词袋模型 LSH通过建立hash表,将数据分散到不同的部分,检索的时候只需要检索hash到的那部分的点即可。该方法提供了大概率上发现NN的方法。 LSH潜在的问题 LSH潜在的问题如下: 怎么找到好的直线(好的hash函数) 最坏的情况怎么样 hash后的部分可能包含很多点,这样进一步检索的复杂度仍然很大 针对第一个问题,随机划分即可。 LSH算法 ? 复杂度 LSH构建hash表的复杂度为:hash表的个数*超平面的个数*数据的维度*训练数据 LSH构建hash表后检索的复杂度为:hash表的个数*表中检索bin的个数*每个bin的数据 概率逼近 ?

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