Locality-sensitive hashing

database）（通常作为原子数据类型）。 在理論計算機科學中，地理编码系统是局部保持哈希函数（英语：Locality-sensitive hashing）。 地理定位（英语：Geolocation） 地理标签 地理信息检索（英语：Geographic information retrieval）

在计算机科学领域，最小哈希（或最小哈希式独立排列局部性敏感哈希（英语：locality sensitive hashing））方法是一种快速判断两个集合是否相似的技术。这种方法是由Andrei Broder （1997）,发明的，最初在AltaVista搜索引擎中用于在搜索结果中检测并消除重复Web页面。

N）。R树数据结构能高效插入和删除节点，用来解决动态环境下的最邻近搜索。 对于一般的度量空间，分支限界方法被称为度量树，特别的例子有VP树和Bk树。 LSH（Locality sensitive hashing）通过对点进行某种度量操作后将点分组散列在不同的次点集中。在这种度量下相互间距离较近的点被分在同一个次点集的可能性较高。

{\displaystyle O(N)} ，其中 N {\displaystyle N} 表示序列长度。其实现得益于局部敏感哈希（英语：Locality-sensitive hashing）与可逆层。 原始的Transformer模型需要与上下文窗口大小成二次方的内存大小。无注意力Transformer模型（Attention

反剽竊軟體比較（英语：Comparison of anti-plagiarism software） 局部敏感哈希（英语：Locality sensitive hashing） 最邻近搜索 改寫檢測（英语：Paraphrase detection） 柯氏复杂性：用來評估多個系統中，符記序列（token