在大数据的世界里，如何高效地找到相似性高的数据？答案就在minHash（最小哈希）和LSH（局部敏感哈希）中！这两个算法简直是数据科学家的宝藏工具箱中的明星成员。✨
首先聊聊minHash，它是一种快速估算两个集合相似度的方法。想象一下，你有成千上万的文档需要对比，直接比较耗时又费力。但通过minHash，我们能以极低的时间复杂度，用一个小小的哈希值来代表整个集合，从而迅速判断它们是否相似。🔍
接着是LSH（局部敏感哈希），它的独特之处在于对“近似”非常友好。简单来说，LSH会让距离相近的数据更容易被分到同一组，而距离远的数据则不容易。这就像是给海量数据建了一个“社交圈”，让志趣相投的数据轻松找到彼此。👥
两者结合使用，不仅能在海量信息中快速定位相似内容，还能显著降低计算成本。无论是推荐系统、图像检索还是文本分析，minHash和LSH都大显身手。🌟
数据挖掘 算法优化 minHash LSH
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