多媒体数据处理实验4：LSH索引

第4次实验： LSH索引

1. 算法描述

功能：

  在corel数据集上实现LSH(局部敏感哈希)索引，并对数据集前1000个点分别进行近邻搜索，查找各点的前10个最近邻，并统计搜索算法的性能（准确率、时间）。

2.算法流程：

  (1) 确定哈希函数。令$h(x)$表示样本$x$的哈希变换，$x$与$y$是两个样本，$d(x,y)$为$x$与$y$之间的距离。若$h(x)$满足以下两个条件，则称哈希函数$h(x)$为$(d_1,d_2,p_1,p_2)-sensitive$：
$$\begin{gathered} 若d(x,y)\le d_1，则h(x)=h(y)的概率至少为p_1 \\ 若d(x,y)\ge d_2，则h(x)=h(y)的概率至多为p_2 \end{gathered}$$
在本次实验中，由于我取欧氏距离作为两点之间距离的度量标准，因此我选择$H(v)=\lceil \frac{v\cdot r+b}{a}\rceil$作为哈希函数，其中$r$是一个随机向量，$a$是桶宽，$b$是一个在$[0,a]$之间均匀分布的随机变量。$v\cdot r$可以看做是将$v$向$r$上进行投影操作。可以证明$H(v)$是$(\frac{a}{2},2a,\frac{1}{2},\frac{1}{3})$-sensitive的。

  (2) 执行哈希映射和分桶策略。对于数据集中的每个点，用一个哈希函数$H_i$（即选定一组r,b值），将它们全部映射到某个桶$bucke{t}_i$中。哈希映射的结果即为这些点在该桶中的索引键值。当给定桶数$m$后，我们可以用按一定方法随机生成的$m$个哈希函数将这些点映射到$m$中，并得到这些点在各桶中的索引键值。

  (3) 执行检索策略。对于一个给定的查询点$q$，我们先用上述$m$个哈希函数将其映射到所有桶中，即得到该点在各桶中的索引键值。然后，我们可以通过这样的方法来确定近邻点的候选集$candi\_set$：对于第$i(i=0,1,...,m-1)$号桶，找到在该桶中的索引与点$q$相同的点，并将这$m$个桶中找到的所有符合条件的点并起来，构成近邻点候选集。然后，对于候选集，我们通过线性搜索的方法来逐一计算$q$与$candi\_set[i]$之间的欧氏距离，并最终返回前10个最近邻在原始数据集中的索引号。

  (3) 计算准确性。我们可以通过暴力搜索的方法来得到前1000个点各自的10近邻的索引，并将其存放在矩阵中。由于这是一个时间复杂度非常高的过程，因此在第一次计算完毕之后，我就将该矩阵写入了csv文件中，方便下次直接读取调用。对于第$i$个点，设通过LSH得到的10近邻索引存于列表$pred$中，设该点的真实10近邻的索引存于列表$true$中，那么有：

TP = 既在pred中也在true中的索引个数 TN = 不在pred中也不在true中的索引个数 FP = 在pred中但不在true中的索引个数 FN = 不在pred中却在true中的索引个数

  得到了每个点的TP, TN, FP, FN之后即可利用下面的公式计算出该点的precision, recall, accuracy值：
$$precision=\frac{TP}{TP+FP},recall=\frac{TP}{TP+FN},accuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}$$
  将1000个点的检索精准率、召回率、准确率取平均即可得到整个实验的最终精准率、召回率、准确率。

3. 核心代码

# 计算欧氏距离
# 不用numba加速，用范数计算快，但用了numba，普通计算更快
@nb.jit(nopython=True)
def calc_dist(x, y):
    return np.sqrt(np.sum((x - y) ** 2)) 
    # return np.linalg.norm(x - y)

# R: 32x桶数, b: 1x桶数, a: 标量
# 将向量映射到各桶的索引
def hash_and_fill(inputs, R, b, a):
    # 初始化空的hash_table
    buckets = [{} for _ in range(bucket_num)]
    mapped_idxes = floor((dot(inputs, R) + b) / a) # 68040x10，每一行是这个点在所有桶中的哈希值
    for i, hash_keys in enumerate(mapped_idxes):
        for j, hash_key in enumerate(hash_keys):
            # 每个桶是一个字典，其中的所有key对应该桶的所有索引键值
            buckets[j].setdefault(hash_key, []).append(i)
    return buckets  # 形如：[{8: [0, 2, 5,...], 12: [2, 12, 16,...] }, {}, {}, ...]

# 并集方法
# 查询与q相似的向量，并输出相似度最高的k个向量在原数据集中的索引
def find(q, k, R, b, a, buckets):
    hash_keys = np.floor((dot(q, R) + b) / a)[0]   # 不加[0]返回的是1xtables_num的矩阵，取[0]转为数组
    # 遍历q点的索引键列表，找各桶中与其索引键值相等的点
    for i, hash_key in enumerate(hash_keys):
        if i == 0:
            candi_set = set(buckets[0][hash_key])
        else:
            candi_set = candi_set.union(buckets[i][hash_key])  # 候选集
    candi_set = list(candi_set)    # 转为list便于遍历
    dist = [calc_dist(ColorHist[i], q) for i in candi_set]
    set_idxes = argsort(dist)[1: k + 1]  # set_idxes是近邻点在候选集中的索引，要将其转为在原数据集中的索引
    res = [candi_set[i] for i in set_idxes]
    return res

# 交集方法
# 查询与q相似的向量，并输出相似度最高的k个向量在原数据集中的索引
def find2(q, k, R, b, a, buckets):
    hash_val = np.floor((dot(q, R) + b) / a)[0]   # 不加[0]返回的是1xtables_num的矩阵，取[0]转为数组
    # 遍历q点的索引键列表，找各桶中与其索引键值相等的点
    for i, idx_key in enumerate(hash_val):
        if i == 0:
            candi_set = set(buckets[0][idx_key])
        else:
            candi_set = candi_set.intersection(buckets[i][idx_key])  # 候选集
    candi_set = list(candi_set)    # 转为list便于遍历
    dist = [calc_dist(ColorHist[i], q) for i in candi_set]
    set_idxes = argsort(dist)[1: k + 1]  # set_idxes是近邻点在候选集中的索引，要将其转为在原数据集中的索引
    res = [candi_set[i] for i in set_idxes]
    return res
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4. 实验结果

  由于在本次实验中，$FN=FP=10-TP$，因此有$precision=recall$，且$accuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}=\frac{TP+68040-10-(10-TP)}{TP+68040-10-(10-TP)+(10-TP)+(10-TP)}=\frac{2TP+68020}{68040}\ge 99.97$，这表明$accuracy$一直是一个接近100%的值，我们不能通过$accuracy$判断实验结果的好坏。

  在本次实验中，我设置了若干组不同的参数，并记录了在不同参数组合下检索前1000个点的10近邻的运行时间和检索精准率(precision)，表格如下：

  为了加速计算过程，我采用了numba的@nb.jit(nopython=True)功能。Numba可以将Python函数编译为机器代码（Numba把Python源码通过LLVMPy生成JIT后的.so文件以实现加速），经过Numba编译的Python代码，其运行速度可以接近C或FORTRAN。

  对于本实验的距离计算而言，我测试了(1) 使用朴素的平方再开根求距离，(2) 使用np.linalg.norm(x - y)求距离，(3) 使用numba+平方再开根求距离，(4) 使用numba+np.linalg.norm求距离这四种求距离的方法，并且比较了它们求解两点距离的速度，发现使用np.linalg.norm比原始方法快30%，而使用numba加速后计算速度是原始方法的5倍。

  使用numba加速后检索前1000个点的10近邻的运行时间和检索精准率(precision)如下：