用Locality Sensitive Hashing（LSH）选取与一个数据近邻的数据的索引的Python代码

以下是使用scikit-learn库实现Locality Sensitive Hashing（LSH）选取数据近邻索引的Python代码示例：

from sklearn.neighbors import LSHForest

# 构造数据集
X = [[0], [1], [2], [3]]

# 构建LSH Forest
tree = LSHForest(n_estimators=10).fit(X)

# 选择查询点
query_point = [[1.5]]

# 选取最近邻
dist, ind = tree.kneighbors(query_point, n_neighbors=1)

# 打印选取的最近邻索引
print(ind)

代码中，我们先构造了一个二维数据集X，然后使用LSH Forest算法构建了一个LSH Forest。接着，我们选择一个查询点query_point，并使用tree.kneighbors方法选取了与query_point最近的数据点的索引。最后，我们打印出了选取的最近邻索引ind。需要注意的是，LSH Forest的n_estimators参数控制森林中树的数量，可以根据实际情况进行调整。

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Locality-sensitive hashing（LSH）的Python代码

以下是使用Python实现Locality-sensitive hashing（LSH）算法的示例代码：

import numpy as np
import hashlib

# 生成一些随机数据
data = np.random.rand(1000, 10)

# 设置LSH参数
num_tables = 10
num_hashes = 5
hash_size = 10

# 初始化LSH表
tables = [{} for _ in range(num_tables)]
hash_funcs = [hashlib.sha1, hashlib.md5, hashlib.sha256, hashlib.blake2s, hashlib.sha3_256]

# 建立LSH表
for i in range(num_tables):
    for j in range(1000):
        hash_values = []
        for k in range(num_hashes):
            hash_value = hash_funcs[k](data[j].tostring()).hexdigest()[:hash_size]
            hash_values.append(hash_value)
        hash_key = ''.join(hash_values)
        if hash_key not in tables[i]:
            tables[i][hash_key] = []
        tables[i][hash_key].append(j)

# 查询近似相似的数据点
query = np.random.rand(10)
query_hash_values = []
for k in range(num_hashes):
    hash_value = hash_funcs[k](query.tostring()).hexdigest()[:hash_size]
    query_hash_values.append(hash_value)
query_hash_key = ''.join(query_hash_values)

similar_points = set()
for i in range(num_tables):
    if query_hash_key in tables[i]:
        similar_points.update(tables[i][query_hash_key])

print(similar_points)

这段代码生成一个大小为1000的随机数据集，并使用LSH算法建立10个LSH表。然后，给定一个查询点，代码计算查询点的哈希值，并在每个LSH表中查找具有相同哈希值的数据点。最后，代码返回所有这些数据点的索引，这些数据点与查询点相似。在实际应用中，可以使用更复杂的哈希函数和更多的LSH表来提高准确性和效率。

那现在你来写一份这种代码我看看，输入1条文本 跟10条文本的Locality Sensitive Hashing（LSH） 哈希相似比对

好的，以下是一个简单的Python实现：

import random

def generate_random_vectors(num_vectors, dim):
    """
    生成随机向量
    :param num_vectors: 向量数量
    :param dim: 向量维度
    :return: 随机向量列表
    """
    return [[random.uniform(-1, 1) for _ in range(dim)] for _ in range(num_vectors)]

def hash_vector(vector, random_vectors):
    """
    将向量哈希为一个整数
    :param vector: 向量
    :param random_vectors: 随机向量列表
    :return: 哈希值
    """
    result = 0
    for i, random_vector in enumerate(random_vectors):
        if vector[i] > random_vector[i]:
            result |= 1 << i
    return result

def lsh_similarity(text, texts, num_vectors=10, dim=100, num_permutations=50):
    """
    使用局部敏感哈希计算文本相似度
    :param text: 待比对文本
    :param texts: 比对文本列表
    :param num_vectors: 随机向量数量
    :param dim: 向量维度
    :param num_permutations: 进行哈希的排列数量
    :return: 相似度列表
    """
    # 生成随机向量
    random_vectors = generate_random_vectors(num_vectors, dim)

    # 构建倒排索引
    index = {}
    for i, t in enumerate(texts):
        for j in range(num_permutations):
            hash_value = hash_vector([ord(c) for c in t], random_vectors)
            if hash_value not in index:
                index[hash_value] = set()
            index[hash_value].add(i)

    # 计算待比对文本的哈希值
    query_hash_value = hash_vector([ord(c) for c in text], random_vectors)

    # 查找相似文本
    similar_texts = set()
    for hash_value in range(query_hash_value - 2, query_hash_value + 3):
        if hash_value in index:
            for i in index[hash_value]:
                similar_texts.add(i)

    # 计算相似度
    similarities = []
    for i in similar_texts:
        similarities.append((texts[i], calculate_similarity(text, texts[i])))

    # 按相似度排序
    similarities.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

    return similarities


def calculate_similarity(text1, text2):
    """
    计算文本相似度
    :param text1: 文本1
    :param text2: 文本2
    :return: 相似度
    """
    # 这里使用简单的余弦相似度计算相似度
    words1 = set(text1.split())
    words2 = set(text2.split())
    intersection = words1 & words2
    union = words1 | words2
    return len(intersection) / len(union)

使用方法如下：

text = "待比对文本"
texts = ["比对文本1", "比对文本2", ..., "比对文本10"]
similarities = lsh_similarity(text, texts)
for t, s in similarities:
    print(t, s)

其中 `similarities` 列表中存储了每个相似文本及其相似度，按照相似度从高到低排序。