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一种基于LSH面向二元混合类型数据的相似性查询方法
引言
在数据挖掘领域，相似性查询是一项基本的任务。在现实的应用领域中，数据通常是具有混合类型的，即包含不同的数据类型，例如数值、文本和二元数据等。因此，如何有效地处理混合类型数据的相似性查询，成为研究的热点问题。本文提出了一种基于LSH的面向二元混合类型数据的相似性查询方法，以提高混合类型数据查询的效率和精度。
相关技术
1.LSH技术
LSH(局部敏感哈希)技术是一种基于哈希的近似相似性查询方法，它可以高效地在海量数据中搜索相似元素。LSH技术需要借助于哈希函数，将数据中的元素映射到一个哈希表中，并将相似元素映射到相同的桶中。不同于传统的哈希函数，LSH使用的哈希函数具有特殊的性质，即针对相似的数据，其哈希值相似度高，反之其哈希值相似度低。通过这种方式，LSH可以高效的定位到输入数据集中与查询元素相似的元素。
2.二元数据
二元数据是一种用来描述某个事物是否具有某种特征的数据类型。在二元类型数据中，每个记录可以被表示为一个由0和1组成的二进制向量表示。二元数据常用于描述用户对于某个领域的喜好、赞成或反对某个观点等。
方法描述
在本文提出的LSH相似性查询方法中，我们将输入数据集中的每个记录转换成一个二元向量，如果一个记录具有某个特征，则该向量的对应位设为1，否则设为0。对于查询元素，则同样转换为二元向量。然后计算这些向量的LSH值，并将LSH值相同的向量放到同一个桶中。因为LSH技术的特殊性质，我们可以认为在某个桶中的向量是与查询向量相似的向量。因此，我们只需要对同一桶中的向量计算相似度，就可以得到最相似的记录。
在本方法中，我们采用Hamming距离作为相似度度量。Hamming距离是基于二元向量的相似度度量方法，表示相比较的两个向量，有多少个元素不同。计算Hamming距离时，只需要将两个向量逐位比较，并计算不同元素个数即可。
为了降低误差率，我们可以将所有哈希函数的结果合并成一个单一的哈希值。具体地，我们需要选择多个哈希函数，并将这些函数的结果组合成一个单一的哈希值。这可以通过将不同哈希函数的哈希值拼接或者异或得到。这样，我们可以保证对于相似的元素，其单一哈希值的距离是相似的。
实验与分析
我们使用UCIMachineLearningRepository中的公开数据集进行实验评估，其中包括有关电影收视率的混合类型数据。我们将数据集随机分为训练集和测试集。我们使用LSH相似性查询方法和传统的线性扫描方法来进行对比。对于LSH方法，我们选择哈希函数的数量为4，将所有哈希函数的结果采用异或的方式合并成一个单一的哈希值。在线性扫描方法中，我们使用余弦相似度度量方法。
结果表明，我们所提出的基于LSH的方法效果较传统的线性扫描方法要好。此外，在哈希函数数量增加的情况下，LSH方法的精度也会更好。
结论与展望
本文提出了一种基于LSH的面向二元混合类型数据的相似性查询方法。我们使用HAMMING距离作为相似性度量方法，在数据集实验中取得了较好的效果。本文的方法可以扩展到处理其他的混合类型数据，并在大规模数据集中获得更高效的查询结果。未来我们将尝试在不同类型的数据集上进行测试，并与其他现有的相似性查询方法进行对比。同时，我们还将考虑如何优化所提出的方法，并扩展到多查询元素的情况。