笔记-SimHash

最新推荐文章于 2023-01-10 21:02:25 发布
原创 最新推荐文章于 2023-01-10 21:02:25 发布 · 387 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#SimHash #相似文本

博主在工作中使用SimHash来查找相似文章，并给出了参考链接。SimHash是一种用于文本相似度计算的技术，在处理大量文本时能有效找出相似文章。

最近工作中用到了simhash来找相似文章，参考链接如下：

传送门

Google对simhash的用法论文读书笔记
ybdesire的专栏
11-12 618
1. 引入 最近需要对xml计算hash值，做分类与相似性搜索，查资料时正好看了google在2007年发表的“Detecting Near-Duplicates for Web Crawling”，有一些收获，记录一下。 2. 为什么用simhash simhash使用比较短的位数，就能打败（达到相同的效果）其他hash值 cryptographic hash（比如sha1或者md5）会让相似输入（文本）的hash值区别很大 simhash会让相似输入（文本）的hash值区别很小 3. 多特征hash
使用SimHash进行海量文本去重
点滴
10-10 864
欢迎访问我的新博客： 传送门 一、参考资料 使用SimHash进行海量文本去重 by Poll的笔记 simhash主要流程是： 分词 加权 合并 降维 去重的主要思想是： 仿照hashmap的思想重构一个适合simhash的数据结构 将64bit位hash分割成多段，例如4段16位，每段作为一个map_key,并使用链表作为map_value, 存储文本hash值 接下来针对...
改进的Simhash算法在文本查重中的研究及应用.pdf
04-18
改进的Simhash算法在文本查重中的研究及应用
信息检索与搜索引擎：Simhash算法优化
匿名用户
11-06 1635
1 Simhash 算法原理 Simhash 算法的原理是将一个在超大集合内查找数据的问题利用哈希函数转换映射的方法转化为一个在较小集合内查找数据的问题，这样能大大减少计算量。 Simhash 算法流程 Simhash[3-5]生成指纹可以分为分词、hash 值计算、加权、合并、降维等 5 个步骤。其算法流程图如下所示： 2 Simhash 算法原理改进方法 2．1 文档相似度的改进 传统的两篇文档相似度定义为，两篇文档内容对应 Simhash 签名值之间的海明距离。不过单一考虑文档内容比较片面，存在误差
Simhash亿万级别查重算法在实际使用中的问题及改进
欲上青天揽明月
09-29 1146
1. Simhash不同于正常的hash值生成，它不仅能区别样本，也能通过海明距离得到两个样本的相似度，通常的simhash通过以下几个步骤生成。 文本分词 词向量加权 所有词向量加权之后求和 降维生成hash值 我们可以使用官方的simhash包来生成 from simhash import Simhash content_list = [content_word_list]#分词...
对simhash算法的一些思考
weixin_33982670的博客
05-04 240
最近研究文档去重技术,研究了一下去重算法后,最终选择了simhash算法.这个算法相对而言最简单,效果又好,难怪被google选用. 简单来讲,simhash分为3步: 1.将文本去掉格式后,分词. 2.将每一个分词hash为一组固定长度的数列.比如32bit的一个整数. 3.建立一个长度为32的整数数组(假设要生成32位的数字指纹,也可以是其它数...
php simhash 中文,simhash的原理和php实现
weixin_34640051的博客
03-10 475
1 simhash的原理，比较详细的参考链接：http://my.oschina.net/leejun2005/blog/150086 2 simhash的php实现(如下)。主要用到了php的类库gmp 3 ps：oshchina代码编辑器真心难用，大家将就一下。。以后改好哈。希望能改进！！ 4 因为工作原因用php重写了simhash算法/**@author cabing_2005@126.c...
用于文本去重（相似度计算）的Simhash算法学习及python实现（持续学习中）
qq_44418077的博客
03-05 1万+
Simhash算法学习及python实现1. Simhash算法是什么？2.Simhash算法思想3.Simhash算法流程3.1 分词3.2 hash3.3 加权3.4 合并3.5降维4. SimHash签名距离计算4.1 什么是海明距离呢？4.2 大规模数据下的海明距离计算参考文章 来源于众多文章的学习，将在文章末尾，集中附录出所有学习的文章 1. Simhash算法是什么？ 一段文字所包含的信息，就是它的信息熵。如果对这段信息进行无损压缩编码，理论上编码后的最短长度就是它的信息熵大小。 如果仅仅是用来
笔记——文本相似度
lzay的博客
09-01 1008
带有笔记的文章是最近正在研究的内容，质量有可能很差，只有自己看的懂，所以看的笔记的大致看看就可以，我也正在积累，等感觉没问题了就会重新整理再发一次 空间向量法 把文章或句子进行分词，分成一个个词语。 计算词语的TF-IDF值，公式：TF-IDF = TF*IDF 将所有单词组成一个空间向量 判断两个向量的空间距离 空间向量的距离可以通过计算两个向量的余弦距离来判断 1千万行数据，48行 加载40秒 1千万行数据，48行 判断1行与其余文件相似度 80秒 局部Hash函数来计算文章的相似性 1千万数据 加载
海量数据文本相似度解决方式SimHash+分词方法+基于内容推荐算法
07-19 6487
之前找实习的时候被问到海量数据文本相似度怎么解决，当时很懵，在面试官的引导下说出了hash table+排序的方法（是的，我总能智障出新花样），当时想的是先做分词再做哈希，然后对标记哈希后的词（这时已是数字）进行排序通过共同的数字来度量它们的好坏。 在翻之前的面试笔记突然看到这个，就来网上找找解决方案，发觉hash没有问题，但后面的确是跑偏了。 常规的解法是SimHash，通过对分好的词进行h
simhash去重算法实践
LFGxiaogang的博客
12-20 602
自己实践simhash算法的几点经验： １　数据已处理，正则表达式去除各种转义符号 ２　将文本中的数字和字母等去除 ３　分词后去除停顿词 步骤， １　文本预处理 代码步骤
召回层-ANN（Approximate Nearest Neighbor）算法（一）：LSH算法（局部敏感哈希）【包括：SimHash算法】【用于离线场景、对算法延迟要求不高的场景】
u013250861的博客
01-10 798
在许多场景中，都会遇到海量数据相似度计算的问题，如：电商场景中根据商品embedding计算相似度，取出相似的topk个商品。然而，这种计算相似度需要笛卡尔积的时间复杂度，在数据量较小时，时间还可以接受，但是当数据量达到几十万甚至几百几千万时，是没有办法接受的，这个时候就需要想其他办法。通过上面的表格，item1、item2和超平面s1、s2、s3的相似度（向量点积）大于0，对应表格中的值1；同理，item3和超平面s1、s2、s3的相似度小于0，对应表格中的值0；
Simhash相似哈希算法
走在前往架构师的路上
07-29 7586
前言最近在阅读吴军博士的>这门书，得到了很多的启发和思考，里面提到了一个概念---信息指纹。一般正常人提到这个概念，第一个想到的词应该是哈希映射算法，将任何对象都映射成一个独立的变量，一般这个变量是一个独有的数字，当然也不排除哈希碰撞的可能行。论单个对象，用哈希算法做一次映射，比较对象是否一致，这固然是可以的，但是如果想用哈希算法做一些文章之间的相似度计算的时候，可能传统的哈希算法就不见得是最佳的
[转] 文本相似性算法Simhash原理及实践
热门推荐
heiyeluren的blog（黑夜路人的开源世界）
04-08 1万+
大规模海量相似性文档的计算局部敏感hash算法simhash的基本原理和实践
simhash 文本相似度计算
Bingo
09-07 3887
常见文本相似度计算方法： 1、 向量空间模型VSM（Vector Space Model）。使用VSM计算相似度，先对文本进行分词，然后建立文本向量，把相似度的计算转换成某种特征向量距离的计算，比如余弦角、欧式距离、Jaccard相似系数等。这种方法存在很大一个问题：需要对文本两两进行相似度比较，无法扩展到海量文本的处理。 使用介绍可以参考 Corpora and Vector Spa
simhash实现html页面相似度,基于改进的Simhash算法的相似文档识别技术
weixin_30716611的博客
06-05 687
1. 引言当今时代，互联网的飞速发展，越来越多的数据量给人们带来了非常大的困扰，但是经研究发现，在海量数据中，有大量的数据是相似甚至重复冗余的，并且随着数据的增长，冗余数据变得越来越多，缓解数据中心存储容量已成为巨大挑战 [1]。因此，相似文档识别技术在诸多领域发挥着不可或缺的作用，通过识别出相似甚至重复数据来进行重复数据去重节省空间，使相同的数据只被存储一次，从而解决海量重复文本难题。相似文本识...
[转]文本相似性算法：simhash/minhash/余弦算法
heiyeluren的blog（黑夜路人的开源世界）
10-21 1万+
文本相似性中文本去重的常规做法，经常运营在数据挖掘等领域，主要有包括适合标题的minhash算法，适合文本内容的 simhash、余弦算法等
simhash（局部敏感哈希）的原理及应用
开发之路
11-20 7756
simhash广泛的用于搜索领域中，也许在面试时你会经常遇到这样的问题，如果对抓取的网页进行排重，如何对搜索结果进行排重等等。随着信息膨胀时代的来临，算法也在不断的精进，相似算法同样在不断的发展，接触过lucene的同学想必都会了解相似夹角的概念，那就是一种相似算法，通过计算两个向量的余弦值来判断两个向量的相似性，但这种方式需要两两进行计算向量的余弦夹角，计算量比较大，不能用于实时计算或是大数据量
Simhash的适用情况及其局限
Present
09-11 3775
需求是这样的：给出一个文档集合，以及一个领域概念集合，要求根据这些领域概念计算文档的相似性。 首先想到的是利用余弦相似性计算。起初得到的集合有大概几万篇文档，如果对每对文档进行余弦相似度计算，会导致时间复杂度较高，于是发现了Simhash方法。 由于已经给出了用于计算哈希值的关键词（即这些领域概念），就省去了对文章进行分词的步骤。每篇文档都用其领域概念列表计算出文档的哈希值，并使用这些
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值