[c] 지역 민감 해싱을 이해하는 방법?

나는 시각적 인 사람입니다. 다음은 직감으로 나를 위해 일하는 것입니다.

검색하고자하는 각각의 물건이 사과, 큐브, 의자와 같은 물리적 인 물체라고 가정하십시오.

LSH에 대한 나의 직감은 이러한 물체의 그림자를 취하는 것과 비슷하다는 것입니다. 3D 큐브의 그림자를 사용하는 것처럼 한 장의 종이에 2D 정사각형 모양이 생기거나 3D 구가 있으면 한 장의 종이에 원형 모양의 그림자가 생깁니다.

결국 검색 문제에는 텍스트의 각 단어가 1 차원 일 수있는 3 차원 이상의 차원이 있지만 그림자 비유는 여전히 나에게 매우 유용합니다.

이제 소프트웨어에서 비트 열을 효율적으로 비교할 수 있습니다. 고정 길이 비트 문자열은 단일 차원의 선과 다소 비슷합니다.

따라서 LSH를 사용하여 객체의 그림자를 단일 고정 길이 라인 / 비트 문자열에서 점 (0 또는 1)으로 투영합니다.

전체 트릭은 그림자가 더 낮은 차원에서 여전히 이해되도록 그림자를 취하는 것입니다.

원근감있는 큐브의 2D 도면은 이것이 큐브라는 것을 알려줍니다. 그러나 나는 원근감없이 3D 큐브 그림자와 2D 사각형을 쉽게 구별 할 수 없습니다. 둘 다 사각형처럼 보입니다.

물체를 빛에 비추는 방법은 내가 알아볼 수있는 그림자가 좋은지 아닌지를 결정합니다. 그래서 저는 “좋은”LSH를 그림자 앞에서 내 물체를 나타내는 것으로 가장 잘 인식 할 수 있도록 빛 앞에서 내 물체를 돌리는 것으로 생각합니다.

요약하자면, 큐브, 테이블 또는 의자와 같은 물리적 개체로 LSH를 사용하여 색인을 생성하는 것을 생각하고 그림자를 2D로 투영하고 결국 선 (비트 문자열)을 따라 투영합니다. 그리고 “좋은”LSH “함수”는 2D 평평한 땅과 나중에 내 비트 열에서 대략 구별 가능한 모양을 얻기 위해 빛 앞에서 물체를 표현하는 방법입니다.

마지막으로 내가 가지고있는 개체가 색인을 생성 한 일부 개체와 유사한 지 검색하고 싶을 때 같은 방법으로이 “쿼리”개체의 그림자를 사용하여 개체를 조명 앞에 표시합니다 (결국 약간 비트로 끝남) 문자열도). 이제 객체를 조명에 표시하는 좋고 인식 가능한 방법을 찾았다면 전체 문자열을 검색하는 프록시 인 다른 모든 인덱스 비트 문자열과 비트 문자열이 얼마나 유사한 지 비교할 수 있습니다.

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