局部敏感哈希LSH（Locality-Sensitive Hashing）——海量数据相似性查找技术

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我是靠谱客的博主有魅力大神，最近开发中收集的这篇文章主要介绍局部敏感哈希LSH（Locality-Sensitive Hashing）——海量数据相似性查找技术，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

一、前言

最近在工作中需要对海量数据进行相似性查找，即对微博全量用户进行关注相似度计算，计算得到每个用户关注相似度最高的TOP-N个用户，首先想到的是利用简单的协同过滤，先定义相似性度量（cos，Pearson,Jaccard），然后利用通过两两计算相似度，计算top-n进行筛选，这种方法的时间复杂度为$O(n^2)$（对于每个用户，都和其他任意一个用户进行了比较）但是在实际应用中，对于亿级的用户量，这个时间复杂度是无法忍受的。同时，对于高维稀疏数据，计算相似度同样很耗时，即$O(n^2)$的系数无法省略。这时，我们便需要一些近似算法，牺牲一些精度来提高计算效率，在这里简要介绍一下MinHashing，LSH，以及Simhash。

二、 MinHashing

Jaccard系数是常见的衡量两个向量（或集合）相似度的度量：

$$J(A,B)=frac {left | Acap B right |}{left | Acup B right |}$$

为方便表示，我们令A和B的交集的元素数量设为$x$，A和B的非交集元素数量设为$y$，则Jaccard相似度即为$）frac x {(x y）}$。

所谓的MinHsah，即进行如下的操作：

对A、B的$n$个维度，做一个随机排列（即对索引$，i1,i2,i3,cdots，in$随机打乱）
分别取向量A、B的第一个非0行的索引值（$index$），即为MinHash值
得到AB的MinHash值后，可以有以下一个重要结论：
$$
P[minHash(A) = minHash(B)] = Jaccard（A,B）
$$

以下是证明：在高维稀疏向量中，考虑AB在每一维的取值分为三类：

A、B均在这一维取1（对应上述元素个数为$x$）
A、B只有一个在这一维取1（对应上述元素个数为$y$）
A、B均取值为0

其中，第三类占绝大多数情况，而这种情况对MinHash值无影响，第一个非零行属于第一类的情况的概率为$（）frac x{（x y）}$，从而上面等式得证。另外，按照排列组合的思想，全排列中第一行为第一类的情况为$（）(x*（x y-1）!)$，全排列为$(x y)!$，即将$n$维向量全排列之后，对应的minHash值相等的次数即为Jaccard相似度。

但是在实际情况中，我们并不会做$(x y)!$次排列，只做$m$次（$m$一般为几百或者更小，通常远小于$n$），这样，将AB转为两个$m$维的向量，向量值为每次排列的MinHash值。$$sig(A)=[h_1(A),h_2(A),cdots,h_m(A)]$$

$$sig(B)=[h_1(B),h_2(B),cdots,h_m(B)]$$

这样计算两个Sig向量相等的比例，即可以估计AB的Jaccard相似度（近似保持了AB的相似度，但是不能完全相等，除非全排列，对于这种利用相似变换相似空间的方法，需要设计哈希函数，而一般的哈希函数无法将满足相似向量哈希后的值相似）。在实际实现中，m次排列通常通过一个针对索引的哈希来达到hash的效果，即MinHashing算法（实现可参考Spark实现细节http://spark.apache.org/docs/2.2.0/api/java/org/apache/spark/ml/feature/MinHashLSH.html）

三、LSH

上面的MinHashing解决了高维稀疏向量的运算，但是计算两两用户的相似度，其时间复杂度仍然是O(n^2),显然这个计算量还没有得到改善，这时我们如果能将用户分到不同的桶，只比较可能相似的用户，即相似用户以较大可能分到同一个桶内，这样不相似的用户基本不会发生比较，降低计算复杂度，LSH即为这样的方法。

LSH方法基于这样的思想：在原空间中很近（相似）的两个点，经过LSH哈希函数的映射后，有很大概率它们的哈希是一样的；而两个离的很远（不相似）的两个点，映射后，它们的哈希值相等的概率很小。

基于这样的思想，LSH选择的哈希函数即需要满足下列性质：

对于高维空间的任意两点，$，x，y$：

如果$d(x,y)≤R$，则$h(x)=h(y)$的概率不小于$P_1$
如果$d(x,y)≥cR$，则$h(x)=h(y)$的概率不大于$P_2$。

其中，$c>1,P1>P2$。满足这样性质的哈希函数，被称为 $(R,cR,P1,P2)-sensive$。

本文介绍的LSH方法基于MinHashing函数。

LSH将每一个向量分为几段，称之为band，如下图$^6$

file 每一个向量在图中被分为了$b$段（每一列为一个向量），每一段有$r$行（个）MinHash值。在任意一个band中分到了同一个桶内，就成为候选相似用户（拥有较大可能相似）。

设两个向量的相似度为$t$，则其任意一个band所有行相同的概率为$t^r$，至少有一行不同的概率为$1-t^r$, 则所有band都不同的概率为$（）（1-t^r）^b$,至少有一个band相同的概率为$（）1-（1-t^r）^b$。其曲线如下图所示$^6$

file

图中变化最抖的点s近似为$(frac 1 b)^{frac 1 r}$，其中，s作为阈值为具体为多少是我们才将其分到一个桶中，即人工设定s来确定这里的b和r。如图例，对于$r=5,b=10$时，其阈值为0.6，其中，绿色为假正例率（相似度很低的两个用户被哈希到同一个桶内），蓝色为假负例率（真正相似的用户在每一个band上都没有被哈希到同一个桶内），可以设置$，b，r$调整$s$，$s$越大，效率越高，假正例率越低，假负例率越高。

file

四、后记

接触LSH是一个很偶然的工作中的小需求，感慨其在海量高维稀疏数据中有很好的应用场景（文本，图片，结构数据均可以用），速度快，计算复杂度低，感慨其embedding转换的巧妙，鉴于本人水平和精力着实有限，没有搞懂的地方其实还很多，没有证明MinHashing方法满足LSH方法的性质，也没有搞懂BloomFilter算不算也是一种LSH方法的哈希函数。知乎用户@hunter7z的答案给了我不少的启发，感谢。查了很多资料，作此读书笔记，权且抛砖引玉。

参考文献：

http://www.mmds.org/
https://zhuanlan.zhihu.com/p/46164294
http://spark.apache.org/docs/2.2.0/api/java/org/apache/spark/ml/feature/MinHashLSH.html
http://mlwiki.org/index.php/LocalitySensitiveHashing
https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/9796226.html
http://www.mmds.org/mmds/v2.1/ch03-lsh.pdf