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局部敏感哈希 - Elasticsearch
有没有允许在 Elasticsearch 上使用 LSH 的插件 如果是的话 您能否指出该位置并告诉我如何使用它 谢谢 编辑 我发现ES使用了MinHash插件 我怎样才能用这个来比较文件呢 查找重复项的最佳设置是什么 有一个Elastic
elasticsearch
localitysensitivehash
minhash
如何存储位置敏感的哈希值?
我已经有了生成局部敏感哈希的算法 但是我应该如何对它们进行存储以利用它们的特性 即相似的元素具有接近的哈希 具有汉明距离 在 matlab 代码中 我发现他们只是在要搜索的点的哈希值和数据库中的点的哈希值之间创建一个距离矩阵 以简化代码 同
MATLAB
nearestneighbor
localitysensitivehash
LSH 是将向量转换为汉明距离的二进制向量吗?
我读了一些关于 LSH 的论文 我知道它用于解决近似 k NN 问题 我们可以将算法分为两部分 给定一个向量D尺寸 其中D是大 的任何值 用一组翻译它N where N lt
imageprocessing
sift
nearestneighbor
ORB
localitysensitivehash
Pandas 模糊检测重复项
如何在 pandas 中使用模糊匹配来检测重复行 有效 如何在没有将 row i 转换为 String 然后将其与所有其他列进行比较的巨大 for 循环的情况下查找一列与所有其他列的重复项 不是 pandas 特有的 而是在 python
python
pandas
fuzzysearch
localitysensitivehash
recordlinkage
两种使用局部敏感哈希查找最近邻居的算法,哪一种?
目前我正在研究如何使用局部敏感哈希来查找最近邻居 然而 当我阅读论文和搜索网络时 我发现了两种执行此操作的算法 1 使用L个哈希表和L个随机LSH函数 从而增加两个相似文档获得相同签名的机会 例如 如果两个文档的相似度为 80 那么它们有
Algorithm
machinelearning
localitysensitivehash
如何在局部敏感哈希中将向量哈希到桶中(使用杰卡德距离)?
我正在实现一个近邻搜索应用程序 它将找到类似的文档 到目前为止 我已经阅读了大量 LSH 相关材料 LSH 背后的理论有些令人困惑 我还不能 100 理解它 我的代码能够使用 minhash 函数计算签名矩阵 我已接近尾声 我还在签名矩阵上
c
Hash
machinelearning
localitysensitivehash
minhash