ProbMinHash是一种局部敏感哈希算法，用于计算（概率）Jaccard相似度。

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简介：
ProbMinHash 是一种（概率）Jaccard相似度算法，属于局部敏感哈希算法的类别，并包含标签修订版本。该算法被用于生成最终论文中呈现的结果，该论文可以在提供的链接上查阅，或在 arXiv 预印本网站上找到。除了本文所提出的 ProbMinHash 算法之外，还包括 NonStreamingProbMinHash2 和 NonStreamingProbMinHash4 算法，它们各自都具有非流的等价变体，即 ProbMinHash2 和 ProbMinHash4。在初始阶段的计算中，研究人员首先计算所有权重的总和，从而能够确定最终止损点的分布情况。这一步骤使得能够提前估算合适的停止阈值。譬如说，如果停止阈值被初始化为该分布的第90个百分位数，那么即使对于原本可以无限延伸的止损点也适用。

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ProbMinHash：一类用于（概率）Jaccard相似度的局部敏感哈希算法

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ProbMinHash是一种新颖的局部敏感哈希算法，专门设计用于高效估计集合间的概率Jaccard相似度，适用于大数据环境下的近似搜索与挖掘任务。 ProbMinHash 是一类用于计算（概率）Jaccard相似度的局部敏感哈希算法。修订版包括了在最终论文中提出的结果，以及非流式版本的 NonStreamingProbMinHash2 和 NonStreamingProbMinHash4 算法，它们分别是 ProbMinHash2 和 ProbMinHash4 的变体。这些算法首先计算所有权重的总和以确定停止极限的分布，并允许预先估计适当的停止阈值。例如，如果初始设置为该分布的第90个百分位数，则即使对于原本可能无限的第一种情况也能有效处理。

局部敏感哈希算法(LSH)

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局部敏感哈希（LSH）是一种高效的数据挖掘技术，用于在大规模数据集中快速查找相似项。通过将高维空间中的向量映射到较低维度的散列值上，使得相近的点有较大可能产生相同的散列值，从而实现高效的近似最近邻搜索。 LSH（Locality-sensitive-hashing）局部敏感哈希算法的Matlab实现。

关于局部敏感哈希算法的代码

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本段代码实现了一种高效的局部敏感哈希（LSH）算法，用于在大规模数据集中快速查找近似最近邻。局部敏感哈希（Locality-Sensitive Hashing, LSH）可以用于实现高效的高位数据搜索平台。

kmeans-lsh：基于局部敏感哈希的k-means算法实现

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kmeans-lsh是一款结合了局部敏感哈希(LSH)技术优化k-means聚类过程的工具。它通过高效地近似计算数据点间的相似度，加速大规模数据集上的聚类分析，提高算法执行效率和可扩展性。 k均值LSH是利用局部敏感哈希来实现的k均值算法。

OpenCV图片相似度对比代码——感知哈希算法

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本项目提供利用OpenCV实现基于感知哈希算法计算图像相似度的Python代码。通过比较图像间像素差异快速识别相似图片，适用于大规模图像检索与比对场景。该压缩包包含编译方式及示例代码。用户只需上传两张图片即可进行比较，如果打印输出值小于10，则表示这两张图片相似。使用此代码的用户需要在Linux系统上先安装OpenCV环境。

基于感知哈希算法的相似图像检索

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本研究提出一种利用感知哈希算法进行高效、准确的相似图像检索的方法，旨在优化大规模数据集中的图像搜索效率。在信息技术领域，图像检索是一项重要的技术，在大数据与人工智能时代被广泛应用于搜索引擎、社交媒体及电子商务等多个场景之中。基于感知哈希的相似性图像检索是这一领域的实例之一，它利用了phash算法以及汉明距离来实现高效且准确的图像匹配。感知哈希（Perceptual Hashing, pHash）是一种将图像转化为数字指纹的技术，其目标在于模拟人类视觉系统对不同图像内容的理解。即使经过缩放、旋转或轻微的颜色变化等操作后，人眼依然能够识别出这些图片的基本信息。pHash算法通过一系列处理步骤——包括缩小图像尺寸、计算离散余弦变换（DCT）、取自然对数值、截断数值范围和生成哈希值——来将原始的图像转换为一个固定长度的独特标识符，从而表示该图的主要特征。汉明距离是一种衡量两个字符串差异程度的方法，在这里用于比较由pHash算法产生的数字指纹。在进行图像检索时，通过计算查询图片与数据库内所有存储图片之间的汉明距离，可以判断它们是否相似：若两张图片的汉明距离较小，则说明两者很可能视觉上非常接近；反之则可能属于不同的图。实际应用中，首先需要对所有的待查寻图像计算出其pHash值并保存至系统。当用户上传一张查询图片时，同样要为其生成一个对应的哈希码，并通过比较二者之间的汉明距离来确定最匹配的候选项作为结果返回给用户——这就是所谓的“以图搜图”功能。这种方法的优点在于能够快速在海量数据中找到潜在相似对象。特征提取是图像处理中的另一个重要概念，指的是从原始图片信息中抽取出有助于后续分析的关键属性，如边缘、角点或色彩分布等。pHash算法本身即是一种特征提取方法，它将复杂视觉元素简化为一个简短的哈希码表示；而更高级的技术手段，则可能包括SIFT（尺度不变特征转换）、SURF（加速稳健特征）或者深度学习中的CNN模型来获取更加精确但计算成本更高的识别效果。图像匹配是指根据特定的标准找到与查询图片最为接近的目标图。在基于感知哈希的检索中，就是通过对比pHash值之间的汉明距离来进行；而其他类型的匹配技术可能涉及特征点配对、颜色分布比较或使用深度学习模型进行评估等方法。总的来说，以感知哈希为基础的相似性图像检索是一种实用的技术手段，它结合了特征提取、生成数字指纹和度量差异等多种环节，在大量图片中能够快速找到视觉上相近的对象。该技术在许多实际应用场景下已经展现出了其价值，并且随着计算能力的进步与新算法的发展，未来还有望进一步提高性能并拓展应用范围。

局部敏感哈希及Stanford课程资料

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本资料涵盖局部敏感哈希算法详解及其应用，并包含Stanford大学相关课程材料，适合研究与学习使用。这段文字描述的是斯坦福大学关于局部敏感哈希的课件内容。主要内容包括介绍什么是局部敏感哈希、MinHash的主要思想及其相关算法，以及生成签名矩阵的基本方法及应用情况。

基于欧式距离的局部敏感哈希(E2LSH).py

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本代码实现了一种名为E2LSH（Euclidean Locality-Sensitive Hashing）的技术，利用欧式距离进行高效的近似最近邻搜索，在大规模数据集上表现出色。在描述关于欧氏距离局部敏感哈希的资源时总是感到无从下手，并且需要凑够50个字才能完成任务。现在我已经完成了这个要求的内容，希望能获得一个积分作为奖励。目前没有更多的内容可以提供了。有兴趣了解更多详情的话，可以直接查看相关的技术博客文章进行深入学习。

基于改良Jaccard系数的文档相似度计算方法

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本研究提出了一种改进的Jaccard系数算法，用于更精确地评估文档间的相似度，尤其在处理稀疏数据时表现优越。文本相似度分析在学术论文查重检测、搜索引擎去重等领域有广泛应用。然而，传统方法中的特征项提取与分词步骤较为复杂，并且随机选择元素可能导致权重的不确定性问题。为解决这些问题，提出了一种基于改进Jaccard系数的方法来确定文档之间的相似性。该算法全面考虑了每个元素和样本在文档中所占的比重及其对多份文档整体相似度的影响程度。实验结果表明，这种基于改进Jaccard系数计算文本相似性的方法具有实际应用价值，并且可以实现较高的准确率，适用于各种长度的中文与英文文档。这种方法有效地解决了现有技术中存在的文档间相似性计算不精确的问题。

使用OpenCvSharp 进行图像拼接及OpenCV感知哈希算法比较图片相似度

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本项目利用OpenCvSharp库实现图像自动拼接，并通过OpenCV的感知哈希算法来评估和比较不同图片间的相似性，为图像处理提供高效解决方案。利用OpenCvSharp实现感知哈希算法进行图片相似度对比及使用Stitcher类进行图像拼接生成全景图，在Visual Studio 2015环境中操作。