[B! LSH] satojkovicのブックマーク

LSH (Locality Sensitive Hashing) を用いた類似インスタンスペアの抽出 - mixi engineer blog

GW 中の長距離移動のために体調が優れない takahi-i です. 今回は巨大なデータをマイニングする一つの技術として LSH (Localtiy Sensitive Hashing) を紹介させていただきます. LSH とは LSH は大量なデータから類似度が高いインスタンスのペアを高速に抽出してくれるアルゴリズムです. ここでインスタンスはデータ集合の一つの要素を表します. たとえば扱うデータが E-コマースサイトの購買ログであれば, インスタンスは各ユーザですし, 画像データ集合であれば, インスタンスは個々の画像データです. LSH の詳しい解説については以下のサイトがあります. Wikipedia のエントリ LSH に関する論文がまとめられているページ本稿ではE-コマースサイトの購買履歴データを基に LSH の機能について述べてゆきます. 以下のような E-コマースサイトの

satojkovic 2010/05/08

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次元が高い場合に関してのsimhashの計算 - tsubosakaの日記

最近simhashの実装を行っていて、データの次元が高いとsimhashを計算するのに必要なランダムなベクトルをメモリ上に乗らないという事態が生じたのでad hocな方法で回避していたけど、論文[1]をよく見直すとほぼ同じ方法でより計算コストが少ない方法が紹介してあったので少し解説を行ってみる。ちなみに以下の解説では低次元のビットベクトルに縮約した後にハミング距離が近いものをどうやって探索するかについては述べないです、それに関しては[1],[2]を参照してください。ちなみに自分が実装したのは各ビットごとに次元に対するハッシュ関数を定義して計算する方法でした。この方法だと以下で開設する手法よりもf倍の回数ハッシュ関数を計算する必要があるので実行時間が割とかかる。解説 simhash[3](文献によってはLSHと呼ぶこともある[2])は次元削減の手法の一つで、高次元のデータを低次元のビット

satojkovic 2009/09/30

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LSH その1 -LSHの種類-｜JAVAでデータマイング！

JAVAでデータマイング！『情報工学の難しいそうなアルゴリズムをJAVAで実装して、ひたすらその結果を公開する』ブログになる予定。エンジニア/学び・教育 LSH

satojkovic 2009/09/24

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楽天も情報爆発しています - 武蔵野日記

楽天テクノロジーカンファレンスには行かれなかったのだが、大規模分散処理フレームワークの設計、実装が進行中 -- 楽天版MapReduce・HadoopはRubyを活用などを読むと、けっこうおもしろそうだったのだな、と分かる。楽天技術研究所がどういう位置づけなのかは分からないが、こういう基盤技術の開発を支援しているというのは評価していいと思う。(車輪の再発明という気がしないでもないが) 個人的な興味としては楽天が大規模データに対してどういうことをしているかということなのだが、記事を見るといろいろ書いてある。計算モデルがシンプルでも規模が巨大になるとまったく別の問題が生まれてくる。処理すべき情報量が爆発的に増加しているからだ。例えば協調フィルタリングではユーザーを縦軸に、商品アイテムを横軸にした購買履歴マトリックスについて計算処理を行う必要があるが、あまりに量が多く、素直に実装すると﹁2

satojkovic 2009/08/22

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くさもち研究室生活ブログだったもの LSHまとめ(1)

LSHは近似最近傍探索(Approximate Nearest Neighbor)アルゴリズムの一つ．近似最近傍探索とは，簡単に言うとクエリqから半径(1+ε)内にある点vを探索すること．つまり，半径(1+ε)の点のうち，どれか1つでも探索できればおｋ．言葉の意味そのままに最近傍探索(Nearest Neighbor)の条件を少し緩くした探索といえる．︵実は，特徴ベクトルの次元がd=2の場合なら，ボロノイ図を使えば近似最近傍探索ができる︶ LSHはハッシュ関数を用いた確率的探索で近似最近傍探索を解く．そう，実はハッシュ関数を用いるということ以上に確率的探索ということに大きな意味がある．︵これが自分にとってはかなりやっかいな問題︶ LSHでは，クエリqと近傍(半径(1+ε)以内)にある点ではハッシュ値が一致する確率が高く，クエリqと遠い位置にある点ではハッシュ値が一致する確率が低

satojkovic 2009/08/22

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レコメンド, LSH, Spectral Hashing - DO++

WEB+DB press vol.49にレコメンド特集の記事をtkngさんと書きました。内容は最初は、協調フィルタリングやコンテンツマッチの簡単な話から、特徴量をどのように表すか、大規模データをどのように処理するかにいき、特異値分解などの低ランク行列分解によるレコメンドやRestricted Boltzmann Machineといった最近のnetflix prizeの上位の手法など、かなり突っ込んだ議論もしてます。個人的には三章でLocality Sensitive Hash(LSH)について扱っているあたりがお勧めです。レコメンドの内部の問題を極言すると、データというのは疎な高次元の数値ベクトル︵数百万次元とか︶で表され、クエリでベクトルが与えられた時、これと似たようなベクトルを探してこいという問題になります。”似たような”を数学的にいえば、クエリのベクトルとの内積︵各ベクトルは長