如何理解局部敏感散列？
我注意到LSH似乎是一种很好的方法来find具有高维属性的相似项目。
阅读完这篇论文后，我仍然对这些公式感到困惑。
有没有人知道一个博客或文章，解释这个简单的方法？
我所见过的LSH最好的教程是在“海量数据挖掘”一书中。 检查第3章 – 查找类似的项目~ullman/mmds/ch3a.pdf
另外我build议下面的幻灯片： http : //www.cs.jhu.edu/%7Evandurme/papers/VanDurmeLallACL10-slides.pdf 。 幻灯片中的例子有助于我理解余弦相似性的散列。
我借用了ACL2010的Benjamin Van Durme＆Ashwin Lall的两张幻灯片，试图解释LSH家庭对余弦距离的直觉。 
- 在图中，有两个有红色和黄色的圆圈，代表两个二维数据点。 我们试图find他们的余弦相似性使用LSH。
- 灰线是一些随机挑选的飞机。
- 根据数据点位于灰线上方还是下方，我们将这个关系标记为0/1。
- 在左上angular有两排白色/黑色正方形，分别代表两个数据点的签名。 每个方块对应一个0（白色）或1（黑色）。
- 所以一旦你有一个飞机池，你可以编码数据点与他们的位置各自的飞机。 想象一下，当我们在池中有更多的平面时，签名中编码的angular度差异更接近实际差异。 因为只有位于两点之间的平面会给两个数据不同的位值。
- 现在我们看看两个数据点的签名。 正如在这个例子中，我们只使用6位（方块）来表示每个数据。 这是我们拥有的原始数据的LSH哈希值。
- 两个哈希值之间的汉明距离为1，因为它们的签名只相差1位。
- 考虑到签名的长度，我们可以计算它们的angular度相似性，如图所示。
我有一些示例代码（只有50行）在python这里使用余弦相似性。 https://gist.github.com/94a3d425009be0f94751
向量空间中的Tweets可以是高维数据的一个很好的例子。
看看我的博客文章应用地方敏感散列鸣叫find类似的。
http://micvog.com/2013/09/08/storm-first-story-detection/
而且由于一张图片是千言万语，请查看下面的图片：
http://micvog.files.wordpress.com/2013/08/lsh1.png
希望能帮助到你。 @mvogiatzis
斯坦福大学的演讲解释了这一点。 这对我来说有很大的不同。 第二部分更多关于LSH，但是第一部分也涵盖了LSH。
概述图片（幻灯片中有更多内容）：
高维数据中的近邻search – 第1部分： http : //www.stanford.edu/class/cs345a/slides/04-highdim.pdf
高维数据中的近邻search – 第2部分： http : //www.stanford.edu/class/cs345a/slides/05-LSH.pdf
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