当你无法枚举所有可能的功能时（例如Facebook喜欢比较用户时），我试图围绕局部敏感的散列。是否有解决这个问题的解决方案？
到目前为止，我看到的局部敏感哈希算法依赖于长度为import org.postgresql.util.PSQLException
try {
SQL("DELETE FROM Lab WHERE id = {id}")
.on("id" -> lab.id)
.executeUpdate()
true
} catch {
case e: PSQLException
if e.getMessage.contains("update or delete on table \"lab\" violates foreign key constraint \"conference_organizedby_fkey\" on table \"conference\"") |
e.getMessage.contains("update or delete on table \"lab\" violates foreign key constraint \"appuser_lab_fkey\" on table \"appuser\"")
=> Logger.warn(e.getServerErrorMessage.getMessage); false
}
的有限向量，其中k是要素（例如单词）的总数。在我的情况下，我事先并不知道完整的功能集，但我仍想找到数据库中新项目的n个最近邻居。
给定数据库的目标大小，重新计算每个插入的成对相似性是不可行的。
我该如何解决这个问题？有没有人遇到类似的问题并找到了解决方案？