Mining of Massive Datasets
The book has a new Web site www.mmds.org. This page will no longer be maintained. Your browser should be automatically redirected to the new site in 10 seconds. The book has now been published by Cambridge University Press. The publisher is offering a 20% discount to anyone who buys the hardcopy Here. By agreement with the publisher, you can still download it free from this page. Cambridge Press d
How to spot first stories on Twitter using Storm
The code is open-source and available on Github. Discussion on Hacker News As a first blog post, I decided to describe a way to detect first stories (a.k.a new events) on Twitter as they happen. This work is part of the Thesis I wrote last year for my MSc in Computer Science in the University of Edinburgh.You can find the document here. Every day, thousands of posts share information about news,
Locality-sensitive hashing - Wikipedia
In computer science, locality-sensitive hashing (LSH) is a fuzzy hashing technique that hashes similar input items into the same "buckets" with high probability.[1] (The number of buckets is much smaller than the universe of possible input items.)[1] Since similar items end up in the same buckets, this technique can be used for data clustering and nearest neighbor search. It differs from conventio
Locality Sensitive Hashing (LSH) Home Page
LSH Algorithm and Implementation (E2LSH) Locality-Sensitive Hashing (LSH) is an algorithm for solving the approximate or exact Near Neighbor Search in high dimensional spaces. This webpage links to the newest LSH algorithms in Euclidean and Hamming spaces, as well as the E2LSH package, an implementation of an early practical LSH algorithm. Check out also the 2015--2016 FALCONN package, which is a
Locality Sensitive Hashing
【論文】M. Datar, N. Immorlica, P. Indyk, and V.S. Mirrokni, Locality-Sensitive Hashing Scheme Based on p-Stable Distributions, Proceedings of the twentieth annual symposium on Computational geometry, 2004. Overview Locality Sensitive Hashing(以下LSH，局所性鋭敏型ハッシュ)は高次元データを次元圧縮するための手法で，圧縮したデータによるハッシュテーブルを作成して，効率的に近似的最近傍探索を行うための手法です．基本的なアイディアとしては高次元空間内での距離が近い2つのベクトルが，ハッシュテーブルにおいて高確率で同じバケットに入るように確率的な処理を行うと
局所性鋭敏型ハッシュ - Wikipedia
局所性鋭敏型ハッシュ（きょくしょせいえいびんがたハッシュ、英語: locality sensitive hashing）とは高次元のデータを確率的な処理によって次元圧縮するための手法である。ハッシュの基本的な考え方は類似したデータが高確率で同じバケットに入るようにデータを整理するというものである。多くの場合においてこのバケットの数は入力されるデータサンプルの数よりもずっと小さくなる。 局所性鋭敏型ハッシュを行うためのパラメータの集合をLSH族(Locality Sensitive Hashing Family)と呼ぶ。LSH族は距離空間と閾値、近似因子によって定義される。LSH族[1][2]は2点について次の2つの性質、 ならばとなる確率は以上である。 ならばとなる確率は以下である。 を満たす関数により与えられる族であり，はから一様乱数にしたがって選択される。このときは2点の距離を表す関数
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How to understand Locality Sensitive Hashing?