本文提出了基于熵局部敏感哈希的分布式分层哈希方案，能够显著减少网络流量，提高实际应用程序的运行效率。
Oct, 2012
利用深度神经网络 (LLSH) 代替传统的局部敏感哈希函数族，该方法能够高效灵活地将高维数据映射到低维空间，并在同时减少时间和内存消耗、保证查询准确性方面展示了可行性，为开发人员设计和配置数据组织提供了新思路，以提高信息搜索性能。通过在不同类型数据集上进行广泛实验，验证了该方法在查询准确性、时间消耗和内存使用方面的优越性。
Oct, 2023
本文研究了如何利用局部敏感哈希（LSH）来解决软件开发过程中自动故障分组的问题，并介绍了 DeepLSH，一种 Siamese DNN 架构和原始损失函数，以逼近 Jaccard 和 Cosine 度量的局部敏感性特性，并通过一系列实验验证了这一方法。
提出了一种名为密度敏感哈希（DSH）算法，它是局部敏感哈希（LSH）的扩展，利用数据的几何结构避免了纯随机投影的限制，并在大规模高维数据搜索中取得更好的性能。
May, 2012
通过随机抽样和随机投影的组合，FastLSH 算法将 LSH 计算的时间复杂度从 O (n) 降低到 O (m)（其中 m < n），并具有可证明的 LSH 属性，是一种有希望替代经典 LSH 方案的方法。
Sep, 2023
提供了一种基于 CP 和 tensor train (TT) 分解技术的 LSH 方法，适用于欧几里得距离和余弦相似度的张量数据，具有空间高效性。
Feb, 2024
提出了一种基于哈希的新技术，通过只处理少量的节点来显著降低训练和测试深度神经网络的计算成本，该算法只使用了原始模型总乘法数的 5％，同时保持平均精度在 1％以内，其更新始终是稀疏的，使得算法非常适合异步和并行训练，端到端实验展示了该算法的可扩展性和可持续性。
Feb, 2016
本研究提出了利用局部敏感哈希技术进行网络流量指纹识别的解决方案，并通过与基于机器学习的流量指纹识别方法的比较，得出了相对于现有方法准确率提高了 12% 的结论，达到了 94% 的网络设备识别准确率。
研究局部敏感哈希的设计问题中对内积相似度问题的对称和非对称哈希的功效及提供了性能更好的对称 LSH 解决方案和非对称 LSH 的变体的需求场景。
Oct, 2014
本研究综述了基于哈希技术的 ANN 搜索的发展历程和应用，重点介绍了基于数据驱动学习方法和深度学习模型的哈希应用技术，分析了优缺点，并探讨了未来的研究趋势。
Sep, 2015