Locality-Sensitive Hashing 入门资料汇总

万物起始皆维基： http://en.wikipedia.org/wiki/Locality-sensitive_hashing 

上面给出了4类方法，我只看了其中的两个 bit sampling 和 p-Stable ， 其他两个有空再加上

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

几个学术类的网址

l2范数下的LSH 也就是所谓的P-Stable方法： http://www.mit.edu/~andoni/LSH/ 

LSHKIT: A C++ Locality Sensitive Hashing Library http://www.cs.princeton.edu/~wdong/wiki/index.php?n=Main.Research， http://lshkit.sourceforge.net/

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

针对原理和bit sampling类方法：

http://blog.csdn.net/fuyangchang/article/details/5631547

http://blog.sina.com.cn/s/blog_5f2c831b0100tbul.html

一个bit sampling 的 JAVA实现 http://grunt1223.iteye.com/blog/937600， http://grunt1223.iteye.com/blog/944894

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

关于P-Stable 类方法:

p-stable方法的hash公式很简单 h = (a * v + b) / r; 牛就牛在 a, b, r 的选取构造上面。而这个构造就跟P-稳定分布的性质有关

首先是P-stable

http://en.wikipedia.org/wiki/Levy_skew_alpha-stable_distribution

http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%A8%B3%E5%AE%9A%E5%88%86%E5%B8%83

http://en.wikipedia.org/wiki/Levy_skew_alpha-stable_distribution

http://www.cnblogs.com/jiejnan/archive/2012/03/13/2393660.html

看得累得慌？ 那么记住 当P = 1 该分布为柯西分布 P = 2 该分布为正态分布 这样就好理解了。

这个文章把原理写的狠简单明了 http://www.cnblogs.com/jiejnan/archive/2012/03/14/2395517.html

我感觉上文对于投影部分的描述不是很准确，可以看一下下面这篇更好些，虽然有点乱 http://hi.baidu.com/hxk622/blog/item/f978491384f2c0cba7ef3fb6.html

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

待续

转载自：http://blog.csdn.net/sxy0082002/article/details/7517463