Locality Sensitive Hashing (LSH): เข้าใจอัลกอริทึมค้นหาข้อมูลขนาดใหญ่ เพิ่มประสิทธิภาพการเข้าถึงผู้ชมบน News Feed
Locality Sensitive Hashing หรือที่รู้จักกันในชื่อย่อว่า LSH เป็นอัลกอริทึมลับที่เหมือนเป็นทางลัดในการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งช่วยเพิ่มความเร็วในการค้นหาข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) โดยการลดขอบเขตการค้นหาให้แคบลง ซึ่งตัวอัลกอริทึมนี้มีความสามารถในการประมาณค่าความคล้ายคลึงระหว่างข้อมูลที่มีมิติสูง (High-dimensional data) ทำให้อัลกอริทึมนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการแก้ปัญหาการค้นหาข้อมูลที่ใกล้เคียงที่สุด (Nearest Neighbor Search) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ พวกเราคงเคยมีข้อสงสัยกันว่า,, เพราะอะไรบาง Contents ที่เราโพสต์ลง Social Media แต่ละแพลตฟอร์มมีอัตราการมองเห็นหรือการขึ้น New Feeds และถูกพบเจอที่ไม่เท่ากัน ทั้งที่เนื้อหาก็เป็นเนื้อหาเดียวกัน หรือใกล้เคียงกัน อัลกอริทึมอะไรที่อยู่เบื้องหลังความต่างของผลลัพธ์เหล่านี้ และคำถามที่สำคัญที่สุดก็คือเราจะจัดการกับระบบเหล่านี้อย่างไรเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการเข้าถึงผู้ชมบนของเราให้ได้ยอดตามที่ต้องการ วันนี้นิกจะพาทุกท่านไปทำความเข้าใจถึงความหมายของ LSH อีกหนึ่งอัลกอริทึมที่อยู่เบื้องหลังกระบวนการข้อหาข้อมูลที่เป็น Big Data เพื่อมาแสดงผลบนหน้าฟีดใหม่ และตัวอย่างการใช้งานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการเข้าถึงของผู้ชมที่น่าสนใจกันค่ะ 😊🙂 และแถม!! สำหรับท่านใดที่หลังจากอ่านเรื่องราวของการตลาดสำหรับผู้ใช้รถไฟ แล้วได้แรงบันดาลใจอยากทดลองเล่นกับ Computer Vision AI เพื่อเอาไปใช้งานกับลูกค้าของตัวเอง => เราจะมาลองทำไปพร้อมๆ กันในส่วนท้ายของบทความค่ะ^^ Locality Sensitive Hashing: LSH คืออะไร? […]
