就是随机的生成一些超平面（如1024个），哈希方法是看一个特征向量对应的点，是在平面的哪一侧，从而得到一组1,-1 的列表 l 。再用新生成的向量去计算相似度。= （1024-（l1、l2对应位置相同的个数））/1024
就是随机的生成一些超平面（如1024个），哈希方法是看一个特征向量对应的点，是在平面的哪一侧，从而得到一组1,-1 的列表 l 。再用新生成的向量去计算相似度。= （1024-（l1、l2对应位置相同的个数））/1024
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LSH那些事儿https://zhuanlan.zhihu.com/p/74813776https://zhuan...
说明 LSH(Locality Sensitive Hashing)：“局部敏感哈希”，它是一种针对海量高维数据的...
本文标题：基于cosin 距离的LSH
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/ggsltqtx.html
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