simhash进行文本查重 Simhash算法原理和网页查重应用

最新推荐文章于 2024-09-28 12:08:14 发布

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本文介绍了Simhash算法的原理及其在网络爬虫中的查重应用，Simhash通过将文本转换为特征向量并计算哈希值来高效判断文本相似度。

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【深度好文】simhash文本去重流程

02-27

401

SimHash本身属于一种局部敏感hash，其主要思想是降维，将高维的特征向量映射成低维的特征向量，再通过比较两个特征向量的汉明距离（Hamming Distance）来确定文章之间的相似性。一般海明距离为3就代表两篇文章相同。

网页查重算法Shingling和Simhash和bloom filter研究

Raina_qing的博客

05-27

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hzhzh007的专栏

05-28

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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提供原始内容是否相

simhash进行文本查重

西二旗小码农

12-11

1206

有1亿个不重复的64位的01字符串，任意给出一个64位的01字符串f，如何快速从中找出与f汉明距离小于3的字符串？大规模网页的近似查重主要翻译自WWW07的 Detecting Near-Duplicates for Web Crawling WWW上存在大量内容近似相同的网页，对搜索引擎而言，去除近似相同的网页可以提高检索效率、降低存储开销。当爬虫在抓取网页时必须很快能在海

以KMP为核心的带去干扰、语句切割的细颗粒度文本查重算法

HumorChen的博客

01-12

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Java实现文本查重

weixin_51277977的博客

09-17

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对于前面合并后得到的文本的权重向量，大于0的位置1，小于等于0的位置0，就可以得到该文本的SimHash值，以上面提到的[3，4，1，5，-5，1]为例，我们得到[1，1，1，1，0，1]这个bit串，也就是论文中提及的该文本的指纹。对于一个文本，我们计算出了文本分词之后每一个特征词的权重向量，在合并这个阶段，我们把文本所有词向量的权重向量相累加，得到一个新的权重向量，形如[3，4，1，5，-5，1]举个例子，[1，1，1，0，0，0]和[1，1，1，1，1，1]的海明距离就是3。我们要用到海明距离。

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qq_51677409的博客

03-02

3055

SimHash本身属于一种局部敏感hash，其主要思想是降维，将高维的特征向量转化成一个f位的指纹（fingerprint），通过算出两个指纹的海明距离（hamming distince）来确定两篇文章的相似度，海明距离越小，相似度越低（根据 Detecting Near-Duplicates for Web Crawling 论文中所说），。simhash也有其局限性，在处理小于500字的短文本时，simhash的表现并不是很好，所以在使用simhash前一定要注意这个细节。参考文献。

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04-21

总的来说，Python基于Simhash的论文查重系统是通过高效的哈希算法和优化的数据结构，实现快速且精确的相似性检测。这种系统对于防止学术不端行为，保护原创性，以及提升学术研究的公正性具有重要意义。

浅谈基于simhash的文本去重原理

Z875983491的专栏

12-26

861

题外话最近更新文章的频率比较低，所以抓紧抽时间更新一波，要不然有人取关了，啊哈哈。近日比较开心的一件事情是偶然的机会在开发者头条分享了一篇文章，然后这篇文章目前排在7日热度文章第二，看了下点赞近40、收藏数近200、阅读量近2w，所以更坚定了要写下去和大家一起分享学习的想法。之前一直在系列输出Redis面试热点相关的文章，本来准备的部分还没看完无法成文，因此本次就暂且跳过了。今天结...

java文本查重工具类封装

02-10

终于重构好代码了，使用模式：模板模式、策略模式、建造者模式、单一职责，弄一个余弦定理、simhash文本查重代码，并使用二叉排序树和平衡二叉树（待测试）来优化查询。百万数据查重秒查

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HumorChen的博客

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12-28

1793

最近在做文本查重功能，陆续遇到一些问题，做一下记录： 1、simhash分桶策略，只适合基本完全相同的文本查重，比如网页查重。64位simhash如果有3位以内的海明距离，则认为文本一致；存储使用hbase等列式存储，分4个桶，64位simhash分4个桶存储，必有一个key一致。这样性能很高，但是也只能查相似度非常高的，90+%以上的； 2、 ...

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1. simhash的算法原理 https://github.com/1e0ng/simhashhttps://github.com/1e0ng/simhashsimhash的中文实现(python) - 简书最近工作上需要处理文本相似度的问题，一共5万多个文档；第一步，是先是要进行颗粒度较粗的，发现基本相似的文档，进行基本的 “聚类”；第二步，针对相似的文档，然后进行详细的比较；...https://www.jianshu.com/p/1187fb7c59c5GitHub - tianlian0/du.

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哈希函数的关键特性是，对于给定的输入，它始终生成相同长度的哈希值，而且即使输入的微小变化也会导致生成的哈希值发生显著变化。当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。文本相似性的确定是文本查重任务的核心，它涉及了多种原理和方法。