simhash

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最新推荐文章于 2024-05-11 11:18:43 发布
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#simhash #去重 #商品去重

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simhash原理以及用python3实现simhash算法详解（附python3源码）
数据知道的博客
06-12 2万+
Simhash应用场景：计算大规模文本相似度，实现海量文本信息去重。 Simhash算法原理：通过hash值比较相似度，通过两个字符串计算出的hash值，进行异或操作，然后得到相差的个数，数字越大则差异越大。
simhash mysql_海量数据相似度计算之simhash和海明距离
weixin_31111107的博客
01-28 515
通过采集系统我们采集了大量文本数据，但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析。分析前我们需要对这些数据去除重复，如何选择和设计文本的去重算法？常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用，如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算，我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重。最简单的做法是拿着待比较的文本...
SimHash
ice110956的专栏
03-29 1182
关键字：字符串降维，汉明匹配，顺序无关 基本原理simhash是google用于解决海量数据去重的问题，通过降维到hash_code，在通过降维后的code进行两两匹配。 流程如下： - 1、分词，把需要判断文本分词形成这个文章的特征单词。最后形成去掉噪音词的单词序列并为每个词加上权重。 2、hash，通过hash算法把每个词变成hash值，比如“美国”通过hash算法计算为 100101,“5
simhash算法
kswkly的博客
11-21 301
作用：专门用来解决亿万级别的网页的去重任务。主要分为5步： 分词：对文章进行分词，得到有效的特征向量，为每个特征向量设一个1-5的权重（如果是给定一个文本，那么特征向量可以是文本中的词，其权重类似这个词的tf-idf值） Hash：利用hash函数计算每个特征向量的hash值，hash值的类型是二进制数0和1组成的n-bit签名。 加权：给所有特征向量的hash值进行加权，且遇到1则hash值和...
simhash笔记
zh515858237的专栏
11-20 380
【代码】simhash笔记。
一文了解Simhash原理和用法-计算文章相似度
苍煜
05-11 6943
import com// 停用词 private static Set < String > stopWordsSet = new HashSet < >();// 词频权重 private static Map < String , Double > idfMap = new HashMap < String , Double >();// 平均idf private static double idfAverage = loadIdfDict(idfMap);
simhash mysql_海量数据相似度计算之simhash短文本查找
weixin_30832021的博客
01-28 298
在前一篇文章 《海量数据相似度计算之simhash和海明距离》 介绍了simhash的原理，大家应该感觉到了算法的魅力。但是随着业务的增长 simhash的数据也会暴增，如果一天100w，10天就1000w了。我们如果插入一条数据就要去比较1000w次的simhash，计算量还是蛮大，普通PC 比较1000w次海明距离需要 300ms ，和5000w数据比较需要1.8 s。看起来相似度计算不是很慢...
simhash的应用
m0_37442062的博客
08-08 914
目录 0x01 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 0x02海量simhash查询 （1）抽屉原理 （2）建立索引 （3）判重 （4）优化效果 （5）权衡时间、空间 （6）存储选型 0x03比较相似度 0x01 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 原文链接：海量数据文本相似度解决方式SimHash+...
Simhash源码学习
landuodejiafeimao的专栏
11-28 524
从源码学习最真实的Simhash
simhash-java Java实现simhash算法的简单实现.zip
06-16
SimHash算法是一种在大数据分析和信息检索中广泛使用的相似性检测方法，尤其在文本相似度比较上表现出色。它的核心思想是将一个数据对象（如文本）映射为一个固定长度的哈希值，使得相似的数据对象有较小的汉明距离...
simhash:simhash的Java实现
06-27
SimHash是一种基于汉明距离（Hamming Distance）的相似性检测算法，广泛应用于大数据的相似性查找、文本去重等领域。在Java环境中实现SimHash，我们可以利用其特性来有效地处理大规模数据集。以下是对SimHash算法...
simhash：中文文档simhash值计算
02-24
专门针对中文文档的simhash算法库 简介 此项目用来对中文文档计算出对应的simhash值。simhash是谷歌用来进行文本去重的算法，现在广泛应用在文本处理中。 详见 特性 使用作为分词器和关键字抽取器 使用作为hash函数 ...
python基于 Simhash 的论文查重系统
04-21
Python基于Simhash的论文查重系统是一种用于检测学术文献相似度的有效工具。Simhash是一种哈希算法，由Charikar在2002年提出，主要用于解决近似匹配问题，尤其适用于大规模文本相似度的计算。在论文查重场景中，...
Simhash:使用Simhash对海量文本进行去重
05-15
Simhash是一种基于哈希的近似匹配算法，广泛应用于大数据处理和搜索引擎中，尤其是文本相似度检测和重复内容的去重。它由俄罗斯科学家Vladimir Charikov于2006年提出，其核心思想是将长文本通过一系列变换转化为一个...
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
MATLAB潮汐分析工具箱TMD2.05：谐波分析与预测模型实现
11-26
潮汐研究作为海洋科学的关键分支，融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集，为科研人员与工程实践者提供系统化的潮汐建模与计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能： 在交互界面设计方面，工具箱构建了图形化操作环境，有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块（涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等），用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件，将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中，工具箱整合了谐波分解法与潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据，识别关键影响要素（包括K1、O1、M2等核心分潮），并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型，研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期与振幅特征，为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括： - **潮汐动力解析**：通过多站点观测数据比对，揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**：基于历史观测序列建立潮汐动力学模型，实现潮汐现象的数字化重构与预测 - **工程影响量化**：在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**：建立风暴潮与天文潮耦合模型，提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包，内含完整的函数库与示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块，参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力与人性化操作界面有机结合，形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条，显著提升了潮汐研究的工程适用性与科研效率。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
USB cable is bad?(usb接口异常，屏蔽接口)
最新发布
11-26
运维装机、初始化过程中遇到USB接口异常报错。
福特F-550底盘3D模型
11-26
福特F-550底盘3D模型
SimHash算法
09-12
### 介绍 SimHash算法是Google在2007年发表的论文《Detecting Near-Duplicates for Web Crawling》中提到的一种指纹生成算法，被应用在Google搜索引擎网页去重的工作之中 [^1]。 ### 原理 SimHash算法最终用tf*idf得到一个词语的权重，进而计算一篇文章的关键词。然后根据每篇文章对比其关键词的方法来对文章进行去重。该算法对效率和性能进行平衡，既可以很少的对比（关键词不能取太多），又能有好的代表性（关键词不能过少） [^2]。 ### 应用 SimHash算法主要应用于网页去重，在搜索引擎中可识别出内容相近的网页，避免重复抓取和索引，提高搜索效率和质量。此外，还可用于文本相似性检测、垃圾邮件过滤等领域。 ### 实现 在Python中可以实现SimHash算法，以下是一个简单示例： ```python import jieba import hashlib from collections import defaultdict def get_tokens(text): # 使用结巴分词对文本进行分词 return jieba.lcut(text) def get_hash(token): # 计算分词的哈希值 hash_str = hashlib.md5(token.encode('utf-8')).hexdigest() return int(hash_str, 16) def simhash(text): tokens = get_tokens(text) # 初始化向量 v = [0] * 128 for token in tokens: hash_value = get_hash(token) for i in range(128): bit_mask = 1 << i if hash_value & bit_mask: v[i] += 1 else: v[i] -= 1 fingerprint = 0 for i in range(128): if v[i] >= 0: fingerprint |= (1 << i) return fingerprint text = "这是一个测试文本，用于测试SimHash算法的实现" simhash_value = simhash(text) print(simhash_value) ```
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