Med tanke på en samling av objekt och en tillhörande likhet åtgärd, alla-par likhet sök problem ber oss att hitta alla par av objekt med likhet större än en viss användarspecificerad tröskel. Lokalt känslig hashing (LSH) baserade metoder har blivit en mycket populär strategi för detta problem. Men de flesta sådana metoder använder bara LSH för den första fasen av likhetssökning - dvs.. Effektiv indexering för kandidatgeneration. I detta dokument presenterar vi BayesLSH, en principiell Bayesian algoritm för den efterföljande fasen av likhetssökning -performance kandidat beskärning och likhet uppskattning med LSH. En enklare variant, BayesLSH-Lite, som beräknar likheter exakt, presenteras också. Våra algoritmer kan snabbt beskära bort en stor majoritet av de falska positiva kandidatparen, vilket leder till betydande uppfarter över baslinjestrategier. För BayesLSH ger vi också probabilistiska garantier för kvaliteten på produktionen, både när det gäller noggrannhet och återkallande. Slutligen kan kvaliteten på BayesLSH:s utdata enkelt ställas in och kräver inte någon manuell inställning av antalet hascher att använda för likhetsbedömning, till skillnad från standardmetoder. För två toppmoderna kandidatgenerationsalgoritmer, AllPairs och LSH, möjliggör BayesLSH betydande uppfarter, vanligtvis i intervallet 2x-20x för ett brett utbud av datauppsättningar.
Satuluri m.fl. REF föreslog BayesLSH, en Bayesian algoritm för kandidatbeskärning och uppskattning av likhet med LSH.
Bayesian Locality Sensitive Hashing for Fast Similarity Search
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}