最近邻 - 局部敏感哈希的缺点

Question

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局部敏感哈希似乎是一种对KNN来说没有任何缺点的伟大技术。然而，在实际应用中使用局部敏感哈希的缺点是什么？在什么情况下，LSH会失败或表现不佳？还是编码/调整需要很长时间？

- jonty rhodes

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不确定这是否是适合讨论的论坛。stackoverflow 专注于回答具体的技术问题。 - user1023602

有没有好的论文？ - user3085931

@jonty rhodes，我已经回答了你的问题！ - gsamaras

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- gsamaras · Accepted Answer

这是一个比较宽泛的问题，但由于您是新来的，我将尝试回答。

LSH并不像您描述的那样完美，当然，请搜索相关论文。也许这个问题可以帮助您：如何理解局部敏感哈希？

有很多提供自动参数配置的LSH库，但对于最重要的一个R，用于解决随机R近邻的版本，则没有。这是一个主要的缺点，因为用户必须手动在每次输入时识别R 。在实际应用中，这是一个非常重要的方面需要考虑。

关于性能，一切取决于您的输入！例如，在我的kd-GeRaF项目中，我彻底测试了LSH，并发现在准确性和搜索速度方面可能存在一些重要问题。数据集的范围在高维空间中进行ANNS。