LSH算法浅谈

传统的协同过滤算法，不管是基于用户还是基于物品的，其中最关键的一个问题便是：计算两个用户（或物品）之间的相似度。相似度的计算有多种方式：欧氏距离、余弦相似度或者Jaccard相似度，不管以何种计算方式，在数据维度较小时，都可以用naive的方式直接遍历每一个pair去计算。但当数据维度增大到一定程度时，计算复杂度就开始飙升了，主要体现在两个方面