LSH（Locality-Sensitive Hashing，局部敏感哈希）是一种用于高效处理大规模数据集的算法技术。简单来说，它通过特定的哈希函数将相似的数据映射到相同的桶中，从而大大减少需要比较的对象数量。这种方法特别适用于高维空间中的近似最近邻搜索问题。🔍
核心思想在于：两个数据点越相似，它们被分配到同一个哈希桶的概率就越高。这与传统的哈希不同，后者更关注均匀分布而非相似性。例如，在推荐系统中，LSH可以快速找到与用户兴趣最接近的产品或内容，而不需要逐一检查所有选项。🎯
实现LSH的关键步骤包括设计合适的哈希函数和优化桶的数量。实践中，常采用多级哈希策略以提高准确率，同时平衡时间和空间复杂度。尽管如此，LSH并不保证绝对精确，但它能在可接受误差范围内显著提升效率，是大数据时代不可或缺的技术之一。🌐✨
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