局部敏感哈希python
时间: 2025-01-15 08:02:50 AIGC 浏览: 50
### Python中实现局部敏感哈希(LSH)
局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)是一种用于近似最近邻搜索的有效算法,在高维空间中的相似度查询方面表现尤为出色。下面提供了一个简单的基于MinHash的LSH实现方法。
#### MinHash简介
MinHash是一种用来估计两个集合之间Jaccene相似系数的技术,其核心思想是对输入项应用一系列随机排列并选取最小值作为特征表示[^4]。
```python
import numpy as np
from datasketch import MinHash, MinHashLSHForest
def create_minhash(data):
m = MinHash()
for d in data:
m.update(d.encode('utf8'))
return m
forest = MinHashLSHForest(num_perm=128)
documents = [
"minhash is a technique",
"minwise hashing is a popular algorithm"
]
for i, doc in enumerate(documents):
min_hash = create_minhash(doc.split())
forest.add(i, min_hash)
forest.index()
query_doc = "the minhash technique can be used to estimate Jaccard similarity".split()
query_minhash = create_minhash(query_doc)
result = forest.query(query_minhash, num_results=2)
print(f"Approximate nearest neighbors: {result}")
```
此代码片段展示了如何利用`datasketch`库创建一个简易版的LSH森林索引,并执行近似k-NN查询。需要注意的是,这里采用的是MinHash变种形式之一——MinHash LSH Forest,它能够更高效地支持范围查询和Top-K检索任务。
为了更好地理解上述过程以及探索更多有关Python下LSH的具体应用场景和技术细节,建议查阅官方文档或相关学术论文获取深入的知识补充。
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