python实现局部敏感哈希LSH算法 (附完整源码)
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python实现局部敏感哈希LSH算法
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- 代码说明
局部敏感哈希（LSH, Locality-Sensitive Hashing）是一种用于高维数据空间中近似最近邻搜索的关键技术基础方法。该算法通过将高度相似的数据实例映射到同一个哈希桶中以提高查询效率，并提供了一个高效的数据索引机制以减少计算复杂度。以下代码片段展示了如何利用 LSH 方法实现高维数据下的高效近邻检索功能的基本思路：
我们采用MinHash算法作为LSH的一种实现方案。MinHash方法常用于处理基于集合的数据集，在文档特征提取中具有广泛的应用价值。以下是一个完整的示例代码段落：包括生成MinHash指纹并利用LSH机制进行相似度搜索与匹配操作。
完整代码
import numpy as np
import hashlib
from collections import defaultdict
class MinHash:
def __init__(self, num_hashes):
self.num_hashes = num_hashes
self.seeds = np.random.randint(0, 2**32 - 1, size=num_hashes)
def _hash(self, x, seed):
return int(hashlib.md5(f"{seed}{x}".encode()).hexdigest(), 16)
def compute(self, sets):
min_hashes = np.full((len(sets), self.num_hashes), np.inf)
for i, s in enumerate(sets):
for element in s:
for j, seed in enumerate(self.seeds):
min_hashes[i][j] = min(min_hashes[i][j], self._hash(element, seed))
return min_hashes
class LSH:
def __init__(self, num_hashes, num_bands):
self.min_hash = MinHash(num_hashes)
self.num_bands = num_bands
self.buckets = defaultdict(list)
def fit(self, sets):
min_hashes = self.min_hash.compute(sets)
rows_per_band = self.min_hash.num_hashes // self.num_bands
for i in range(len(sets)):
for b in range(self.num_bands):
start_row = b * rows_per_band
band_hash = tuple(min_hashes[i][start_row:start_row + rows_per_band])
self.buckets[band_hash].append(i)
def query(self, set_index):
min_hashes = self.min_hash.compute([sets[set_index]])[0]
rows_per_band = self.min_hash.num_hashes // self.num_bands
candidates = set()
for b in range(self.num_bands):
start_row = b * rows_per_band
band_hash = tuple(min_hashes[start_row:start_row + rows_per_band])
candidates.update(self.buckets.get(band_hash, []))
return candidates - {set_index}
# 示例数据
sets = [
{"apple", "banana", "orange"},
{"banana", "berry", "kiwi"},
{"kiwi", "apple", "melon"},
{"grape", "banana", "melon"},
{"apple", "grape", "berry"}
]
# LSH 参数
num_hashes = 200
num_bands = 20
# 创建 LSH 实例并拟合数据
lsh = LSH(num_hashes, num_bands)
lsh.fit(sets)
# 查询相似集合
set_index = 0 # 查询第一个集合
similar_sets = lsh.query(set_index)
print(f"与集合 {set_index} 相似的集合索引: {similar_sets}")代码说明
MinHash类：用于计算给定数据集对应的Min-哈希值。该类基于指定数量的不同哈希函数生成随机种子。
LSH类：通过使用Min-哈希值将数据集分组至不同的桶中。该类根据设定的不同参数将哈希值划分为多个独立的部分。
fit方法：通过计算所有数据集对应的Min-哈希值并将这些值分配至相应的桶中完成建模过程。
query方法：通过检索与特定数据集高度相似的数据集索引实现相似性搜索功能。
在示例中我们可以定义一系列集合并使用LSH方法查找找到与第一个基准集合高度相似的集合参数根据需求可调节基准集合的具体内容哈希数量以及带宽参数
请特别注意这一实现采用了简化的方案，并且特别适用于处理小规模数据集。当遇到大规模的数据时，则建议微调模型参数设置来提升模型的整体效能。
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