Может ли локально-чувствительное хеширование применяться к точкам динамических данных? - PullRequest
0 голосов
/ 28 ноября 2018

Например, предположим, что у нас есть несколько векторов с разной длиной, и мы хотим измерить сходство между каждой парой этих векторов.Что мы должны учитывать, так это то, что размеры этих векторов меняются во времени.Можем ли мы сделать это?

1 Ответ

0 голосов
/ 07 июля 2019

Проведя некоторое исследование по этой теме, я нашел для вас кое-какую заметку.Недостатки ЛСХ заключаются в следующем.

  • Поскольку LSH необходимо использовать большое количество хеш-таблиц, он потребляет большой объем памяти.
  • Он также не может просто адаптироваться к вставке и удалению данных.
  • Более того, не все метрики подобия имеют подходящую хеш-функцию.
  • Впоследствии LSH сильно зависит от длины векторов.Может быть некоторая ситуация, в которой два вектора хоть немного похожи друг на друга, но LSH не может найти общий Минхэш, и поэтому эти векторы не считаются похожими.

Надеюсь, будет полезным.

...