问题描述
我的系统通过降维来计算向量相似度分数。
我使用随机投影算法，然后通过汉明距离计算相似度。
通过这样做，与余弦相似度相比，我获得了良好的性能。
但瓶颈仍然是我需要对整个数据集进行计算。
在知道数据集分布的前提下（而且我只需要相似度>0.9的数据），有没有什么好的方法可以“粗略”过滤掉相似度不好的数据，所以我不需要对这些项目进行昂贵的计算？
解决方法
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