推荐系统-召回层-算法-近似最近邻搜索算法（ANN）：LSH【高维稀疏向量相似查找】【算法实现：MinHash】_lsh ann

我们在推荐相似文章的时候，其实并不会用到所有文章，也就是TOPK个相似文章会被推荐出去，经过排序之后的结果。如果我们的设备资源、时间也真充足的话，可以进行某频道全量所有的两两相似度计算。但是事实当文章量达到千万级别或者上亿级别，特征也会上亿级别，计算量就会很大。一下有两种类型解决方案

每个频道的文章先进行聚类

可以对每个频道内N个文章聚成M类别，那么类别数越多每个类别的文章数量越少。如下pyspark代码

bkmeans = BisectingKMeans(k=100, minDivisibleClusterSize=50, featuresCol="articleVector", predictionCol='group')
            bkmeans_model = bkmeans.fit(articleVector)
            bkmeans_model.save(
                "hdfs://hadoop-master:9000/headlines/models/articleBisKmeans/channel_%d_%s.bkmeans" % (channel_id, channel))

但是对于每个频道聚成多少类别这个M是超参数，并且聚类算法的时间复杂度并不小，当然可以使用一些优化的聚类算法二分、层次聚类。

一、局部敏感哈希LSH(Locality Sensitive Hashing)

从海量数据库中寻找到与查询数据相似的数据是一个很关键的问题。比如在图片检索领域，需要找到与查询图像相似的图，文本搜索领域都会遇到。如果是低维的小数据集，我们通过线性查找（Linear Search）就可以容易解决，但如果是对一个海量的高维数据集采用线性查找匹配的话，会非常耗