概述
使用训练好的LSH模型，对两份数据中的向量进行相似度匹配，把相似度距离低于预设阈值的组合输出到结果。
输入/输出
输入 | 三个输入端口，输入1接收训练好的LSH模型，输入2和3接收要进行匹配的数据。 |
|---|---|
输出 | 一个输出端口，用于输出匹配后的结果。 |
参数设置
参数名称 | 说明 | 备注 |
|---|---|---|
相似阈值 | 设置相似度距离阈值 | 距离低于阈值的组合才会被输出 |
示例
效果
分别接入LSH模型，数据1和数据2，其中数据1和数据2都已使用词向量模型对其文本进行转换。把相似阈值设为0.45，输出结果中返回了两份数据中所有相似度距离小于该阈值的组合，其中数据1中的列会被标记为datasetA，数据2中的列会被标记为datasetB，如下图：
注意事项
数据1和数据2中必须包含训练LSH模型时使用的列名。如下图，实验图中特征选择节点使用了 content_seg_words_filtered_wordToVec 列，进行LSH模型的训练，那么在相似集计算节点，会对两份数据中的对应列作相似度匹配。
