原文链接：基于MinHash的相似性算法–每天进步一点点MinHash也称最小哈希式独立排列局部性敏感哈希，是一种非常快速的对两个不同集合进行相似性分析的方法。该算法起初主要用于在搜索引擎中的重复网页检查，现在也应用于解决大规模聚类问题。1.与Jaccard相似性关系在采用基于Jacca

MinHash-LSH最小哈希+局部敏感哈希：如何解决医学大模型的大规模数据去重？大模型的数据问题MinHash-LSH最小哈希+局部敏感哈希：大规模数据集去重优化Jaccard相似度：用于比较样本集之间的相似性降维技术MinhashLSH–局部敏感哈希MinHash-LSH多个开源数据集去重 大模型的数据

SimHash1.算法思想假设我们有海量的文本数据，我们需要根据文本内容将它们进行去重。对于文本去重而言，目前有很多NLP相关的算法可以在很高精度上来解决，但是我们现在处理的是大数据维度上的文本去重，这就对算法的效率有着很高的要求。而局部敏感hash算法可以将原始的文本内容映射为

最小哈希维基百科，自由的百科全书 在计算机科学领域，最小哈希（或最小哈希式独立排列局部性敏感哈希）方法是一种快速判断两个集合是否相似的技术。这种方法是由AndreiBroder （1997）,[1]发明的，最初在AltaVista搜索引擎中用于在搜索结果中检测并消除重复Web页面。[2]它同样也应用于大规模

给定一个文档"aroseisaroseisarose"，要计算出一个特征用于做网页对比，从而和其他文档计算相似度。Shingling和k-gram一样，按照长度为4进行划分，得到{"aroseisa","

在实际应用中，我们所面对的数据是海量的，并且有着很高的维度。在对数据的各种操作中，查询操作是最常见的一种，这里的查询是指输入一个数据，查找与其相似的数据，那么怎样快速地