Метод локально-чувствительного хеширования (LSH) используется для эффективного поиска похожих объектов в больших наборах данных. Основной подход, лежащий в основе LSH, заключается в снижении размерности данных и их хешировании таким образом, чтобы похожие объекты с высокой вероятностью попадали в одну и ту же "корзину" (bucket). Это позволяет быстро находить кандидатов на сравнение, вместо того чтобы проверять все возможные пары объектов.

Давайте рассмотрим шаги, которые объясняют, как работает метод локально-чувствительного хеширования:

1. Разбиение подписей документов на блоки: Каждый документ представляется в виде подписи, которая затем разбивается на несколько блоков. Эти блоки служат основой для хеширования.
2. Поблочное сравнение: Блоки подписей хешируются с использованием специальных функций, которые обладают свойством локальной чувствительности. Это означает, что похожие блоки с высокой вероятностью будут иметь одинаковые хеши.
3. Поиск документов с подписями, совпадающими хотя бы в одном компоненте: После хеширования документов создаются "корзины", в которые попадают документы с одинаковыми хешами хотя бы для одного блока. Это позволяет сузить круг поиска до кандидатов, которые потенциально похожи друг на друга.
4. Сравнение пар-кандидатов: Внутри каждой корзины происходит более детальное сравнение документов, чтобы определить, действительно ли они похожи. Это снижает вычислительные затраты, так как сравнение проводится только для небольшого числа кандидатов.

Таким образом, метод локально-чувствительного хеширования позволяет эффективно находить похожие документы, минимизируя количество необходимых сравнений и ускоряя процесс поиска за счет предварительного отбора кандидатов.