基于lsh的中文文本快速检索

目前，高维数据的快速检索问题已经受到越来越多的关注。当向量空间的维度高于10时，r-tree,kd-tree,sr-tree的检索效率反而不如线性检索，而位置敏感的哈希((localitysensitivehashing,缩写为lsh)算法成功地解决了高维近邻数据的快速检索问题，因而受到国内外学术界的高度关注。首先介绍了工.sh算法的基本原理和方法，然后使用多重探测的方法对二进制向量的lsh算法做了进一步改进。最后实现了这两种lsh算法，并通过详细的实验验证表明:在改进后的算法中，通过增加偏移量可