Sep, 2023

具有理论保证的快速局部敏感哈希

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TL;DR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。
locality-sensitive hashinglshfastlshrandom samplingrandom projection
发现论文，激发创造
  • 密度敏感哈希

    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

  • 高效的分布式局部敏感哈希

    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

  • LSH 能否被神经网络取代？

    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

  • 通过张量化的随机投影来改进 LSH

    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

  • DeepLSH：深度局部敏感哈希学习用于快速高效的近似崩溃报告检测

    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。

    Oct, 2023

  • 基于私有设备局部敏感哈希的大规模分布式学习

    使用新的哈希函数族，开发第一个在设备上具有私密性、个性化和内存效率高的局部敏感哈希框架，实现了隐私和个性化，能够与其他 LSH 框架相竞争，训练大规模推荐网络。

    Jun, 2023

  • 用于角度距离的实用和最优 LSH

    证明了存在一种角距离的局部敏感哈希族，可以产生一个渐进最优运行时间指数的近邻搜索算法。同时，提出了这种算法的多探针版本，并在真实和合成数据集上进行实验评估。

    Sep, 2015

  • 基于核化局部敏感哈希的大规模图像检索改进研究

    本文提出了一种针对核化局部敏感哈希（KLSH）的简单而强大的重新解释方法，该方法是在投影空间中查看 KLSH 算法步骤的基础上实现的，并具有几个关键的理论和实际优点，包括消除 KLSH 的现有动机中存在的问题，获取 KLSH 的首个正式检索性能界限，利用改进的技术提高 KLSH 的经验性能，并在几个大规模基准图像检索数据集上进行了评估，表明该分析可至少提高 12% 的召回率性能，并且有时比标准 KLSH 方法高得多。

    Nov, 2014

  • 无误差局部敏感哈希: CoveringLSH

    本文提出了一种新的局部敏感哈希函数的结构，覆盖了海明空间中给定半径内的每对向量，其效率接近于最佳数据独立 LSH，适用于在海明空间中进行相似性搜索。

    Jul, 2015

  • 学习哈希在大数据索引中的应用 - 一份综述

    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