LSH 和e2LSH算法

资 源 简 介

LSH 和e2LSH算法

详 情 说 明

LSH（局部敏感哈希）和e2LSH（精确欧式局部敏感哈希）是用于高维数据近似最近邻搜索的经典算法。它们的核心思想是通过特定的哈希函数将相似的数据点映射到相同的桶中，从而快速缩小搜索范围。

对于哈希函数的设计，确实存在一些常见问题。传统LSH使用的随机投影哈希可能在高维空间中效率不佳，导致哈希冲突过多或分布不均匀。e2LSH虽然针对欧式空间优化，但依然依赖参数敏感的高维球面投影，若半径参数选择不当，会影响搜索准确率。

改进思路包括：1）采用学习型哈希函数，通过数据分布自适应调整投影方向；2）结合多层哈希表提升召回率；3）引入熵约束优化哈希码的离散性。这些方法可以缓解原始算法对哈希函数质量的过度依赖。