E2LSH源码解析及其在框架中的应用情况

位置敏感哈希技术（即Locality Sensitive Hashing, LSH）是近似最近邻搜索算法中最具代表性的技术之一。该技术不仅具有坚实的理论基础，在处理高维数据空间时也表现出色。鉴于目前网络上关于该领域的信息介绍较为单一，本文将系统地介绍和总结LSH相关算法与技术的发展历程及其应用现状。旨在为对此领域感兴趣的读者提供便利参考，并且我们真诚地邀请对此领域感兴趣的同行学者及专业人士展开深入交流与建设性指正。

1、LSH原理

最近邻问题（nearest neighbor problem）包括以下内容：基于给定的n个对象集合构建相应的数据结构，在实际应用中对于任意查询的对象而言，该数据结构能够检索出针对该查询对象的最相似的对象集合。LSH的核心思想在于通过多组不同的哈希函数将高维向量空间映射至低维子空间，并采用低维子空间中的编码来表示原始高维向量特征。为了提高检索精度，在对每个向量执行多次独立的哈希编码操作后，这些高维度的空间点会被分配至不同的哈希表桶中；在理想情况下，那些在高维度空间中位置较为接近的数据点有较高的概率被分配至同一个哈希表桶中；而彼此之间距离较远的数据点则具有极大的概率会被分摊到不同的哈希表桶里；因此，在执行查询操作时，在对目标向量执行同样的多轮哈希编码处理后，并结合各轮索引结果即可获得最终的答案

![](https://cdl.itadn.com