Аннотация. Рассмотрены методы и алгоритмы быстрой оценки мер расстояния/сходства исходных данных по векторным представлениям с бинарными или целочисленными компонентами, полученным из исходных данных, которые являются в основном векторами большой размерности с различными мерами расстояния (угловое, евклидово и др.) и сходства (косинус угла, скалярное произведение и др.). Обсуждены методы без обучения, использующие главным образом случайное проецирование с последующим квантованием, а также сэмплирование. Полученные векторы можно применять в алгоритмах поиска по сходству, машинного обучения и др.

Ключевые слова: расстояние, сходство, вложения, скетчи, случайное проецирование, сэмплирование, бинаризация, квантование, лемма Джонсона–Лин- денштраусса, ядерное сходство, поиск по сходству, локально-чувствительное хэширование.