基于局部敏感哈希的高效商品检索缓存技术
技术背景
某中心通过缓存热门商品查询结果提升购物体验。传统方法对语义相同但表述不同的查询（如"X品牌鞋"和"X品牌鞋子"）会进行重复缓存，导致存储空间浪费。
核心创新
局部敏感哈希（LSH）应用
- 与传统哈希追求均匀分布不同，LSH故意将相似字符串映射到相同哈希桶
- 使用36个不同的LSH函数进行多重哈希，降低误匹配率至接近零
- 采用加权Jaccard相似度度量，通过命名实体识别模型赋予产品类别比品牌名更高的权重
概念聚类机制
- 构建包含所有热门查询的哈希图
- 删除权重低于阈值的边（哈希对应关系）
- 从每个子图中随机选取一个术语作为查询族的索引
性能评估
在6000万条商品查询数据集上的测试结果显示：
- 正常查询：F1分数提升33%
- 长尾查询：F1分数提升250%
- 检索时间从0.1毫秒增加到2.1毫秒
- 缓存容量提升3倍以上
技术优势
该方法在2022年Web Conference发表，通过将语义相似的查询映射到统一描述符，显著提高了缓存空间利用率，为海量电商查询场景提供了高效的缓存解决方案。
相关论文：ROSE: 某中心商品搜索的鲁棒缓存系统；基于高效随机算法的大规模文本规范化