思想

局部敏感哈希的基木思想是通過一組哈希函數，把相似的數據對象哈希到相同的哈希桶中，使得越相似的數據對象被哈希到相同桶中的概率越高。在查詢時，查詢的對象經過相同的哈希函數哈希到某些哈希桶中，這些桶中的數據對象構成候選集，這就過濾掉大量的相似概率很低的數據對象。接著對候選集中的數據項逐一計算與查詢項的精確距離或相似度，驗證其與查詢項之間的相似性。該框架稱為過濾驗證框架(Filter-and-Refine Framework)。局部敏感哈希通過把相似的數據對象哈希到哈希桶中，避免了查詢對象與所有數據對象的逐個比較，提高了查詢的效率；同時通過少量的精確計算完成相似性的驗證，保證查詢結果的準確性。
在哈希桶的構造過程中也會出現將不相似的元素裝入桶中，而將真正相似的元素排外的情況，這就要求哈希的構造過程是多次的，而不是說一次完成的。

改善LSH的查詢質量的方法

1.使用AND構造

2.使用OR構造

局部敏感哈希的種類

1.Minhash

2.Simhash

3.基于p-穩態的哈希函數族

LSH缺點

LSH成功地將高維向量的相似性轉化為低維空間的近似相似性問題，盡可能的降低數據的損失保證了數據在低維空間的相似性。但是數據量巨大的時候，為了得到高質量的查詢結果，所需的數據維度依舊是很大的，同時還需要消耗掉大量的存儲空間來維持哈希表

總結

以上是生活随笔為你收集整理的浅谈局部敏感哈希LSH的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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