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传统的hash 算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值，原理上相当于伪随机数产生算法。产生的两个签名，如果相等，说明原始内容在一定概 率 下是相等的；如果不相等，除了说明原始内容不相等外，不再提供任何信息，因为即使原始内容只相差一个字节，所产生的签名也很可能差别极大。从这个意义 上来 说，要设计一个 hash 算法，对相似的内容产生的签名也相近，是更为艰难的任务，因为它的签名值除了

转自：http://www.iteye.com/magazines/102Ansj 是一个开源的 Java 中文分词工具，基于中科院的 ictclas 中文分词算法，比其他常用的开源分词工具（如mmseg4j）的分词准确率更高。 在线演示：http://ansj.sdapp.cn/demo/seg.jsp 官网地址：http://www.ansj.org/ Gi

http://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/archive/2012/06/12/sim.html不大合适的SimHash前些日子看了Charikar SimHash的介绍《Simhash算法原理和网页查重应用》，核心思想是用一个f位的hash值来表示文件的特征值，然后使用hash值之间的Hamming距离来衡量相似性。输入的是一个文档

传统的 hash 算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值，原理上相当于伪随机数产生算法。产生的两个签名，如果相等，说明原始内容在一定概 率 下是相等的；如果不相等，除了说明原始内容不相等外，不再提供任何信息，因为即使原始内容只相差一个字节，所产生的签名也很可能差别极大。从这个意义 上来 说，要设计一个 hash 算法，对相似的内容产生的签名也相近，是更为艰难的任务，因为它的签名值除了提

imhash的背景 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