算法简介 SimHash也即相似hash,是一类特殊的信息指纹,常用来比较文章的相似度,与传统hash相比,传统hash只负责将原始内容尽量随机的映射为一个特征值,并保证相同的内容一定具有相同的特征值.而且如果两个hash值是相等的,则说明原始数据在一定概率下也是相等的.但通过传统hash来判断文章的内容是否相似是非常困难的,原因在于传统hash只唯一标明了其特殊性,并不能作为相似度比较的依据. SimHash最初是由Google使用,其值不但提供了原始值是否相等这一信息,还能通过该值计算出内容…

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和数据库中所有的文本比较一遍如果是重复的数据就标示为重复.看起来很简单,我们来做个测试,就拿最简单的…

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,还在秒级别.给大家算一笔账就知道了: 随着业务增长需要一个小时处理100w次,一个小时为3600…

Simhash的算法简单的来说就是,从海量文本中快速搜索和已知simhash相差小于k位的simhash集合,这里每个文本都可以用一个simhash值来代表,一个simhash有64bit,相似的文本,64bit也相似,论文中k的经验值为3.该方法的缺点如优点一样明显,主要有两点,对于短文本,k值很敏感:另一个是由于算法是以空间换时间,系统内存吃不消. demo: package main import ( "fmt" "math" "strconv&qu…

最近给某大学网站制作一个功能,需要给全校所有的学生提供就业单位发布职位的自动匹配,学生登陆就业网,就可以查看适合自己的职位,进而可以在线投递. 全校有几万名学生,注册企业发布的职位也有上万,如何在很短的时间内(不影响学生访问网站),通过建立好的匹配模型迅速的对学生——职位进行匹配? 建模篇 我以前给银行开发过房地产自动估价软件,按照标准做法是用欧几里得贴近算法或者海明贴近度,但是那种算法太复杂,属于应用数学的范畴,需要依靠精准的建模.我们就业办的老师是在实战上打拼的,没有高深的理论基础,所以建模…

[本文链接] http://www.cnblogs.com/hellogiser/p/hamming-distance.html [介绍] 在信息领域,两个长度相等的字符串的海明距离是在相同位置上不同的字符的个数,也就是将一个字符串替换成另一个字符串需要的替换的次数. 例如: xxxxyy和xxxxzz的海明距离是2: 111100 和 111111 的海明距离是2: 对于二进制数字来说,海明距离的结果相当于a^b结果中1的个数. [字符串]  C++ Code  123456789101112…

一.问题描述 B1[1 2 3 4 5 6 7 8 9] B2[12 13 14 21 31 41 51  1 1 81 1 1] 两个十进制矩阵,行数不一样,分别是n1和n2,列数必须一致,为nwords,输出的矩阵Dh是[n1,n2],这和求两句真的欧氏距离一样的. 输出[1 1] = 1和12海明+2和13海明 + 3和14海明,[1 2] = 1和21 + 2和31 + 3和41,也就是说[i j]是B1第i行和B2第j行的海明距离. 二.问题分析 1和12 21 51 81分别求海明距…

python海明距离 - 5IVI4I_I_60Y的日志 - 网易博客 python海明距离   2009-10-01 09:50:41|  分类: Python |  标签: |举报 |字号大中小 订阅     def hammingDist(s1, s2):    assert len(s1) == len(s2)    return sum([ch1 != ch2 for ch1, ch2 in zip(s1, s2)])…

[佛山市选2013]JZOJ2020年8月7日提高组T3 海明距离 题目 描述 对于二进制串a,b,他们之间的海明距离是指两个串异或之后串中1的个数.异或的规则为: 0 XOR 0 = 0 1 XOR 0 = 1 0 XOR 1 = 1 1 XOR 1 = 0 计算两个串之间的海明距离的时候,他们的长度必须相同.现在我们给出N个不同的二进制串,请计算出这些串两两之间的最短海明距离. 数据 对于30%的数据有1≤N≤100 对于全部数据,有1≤N≤100000 题解 捕捉到一只翻车的HowarLi…

仔细阅读ORB的代码,发现有很多细节不是很明白,其中就有用暴力方式测试Keypoints的距离,用的是HammingLUT,上网查了才知道,hamming距离是相差位数.这样就好理解了. 我理解的HammingLUT lut; result=lut((a),(b),size_t size):result=a与b的hamming distance+size; unsigned int hamdist(unsigned int x, unsigned int y) { unsigned int di…

1.判断变量 read -p "input a word :" word if [ ! -n "$word" ] ;then echo "you have not input a word!" else echo "the word you input is $word" fi 2.判断输入参数 #!/bin/bash if [ ! -n "$1" ] ;then echo "you have n…

HTML代码: 用户名:<input type="text" id="username"> <p style="color:red" id="warning-message"></p> JS代码: // 获取对象 var oUsername = document.getElementById('username'); var oMsg = document.getElementById('w…

用category实现 新建类别文件,代码 .h文件 #import <Foundation/Foundation.h> @interface NSString (Valid) - (BOOL)isChinese; @end .m文件 #import "NSString+Valid.h" @implementation NSString (Valid) - (BOOL)isChinese { NSString *match = @"(^[\u4e00-\u9fa5…

如题,项目需要做一个canvas的绘图工具,绘制图纸传递给后台.因此需要做一个非空验证,记录解决方法祝大家早日脱坑. js验证代码: //验证canvas画布是否为空函数function isCanvasBlank(canvas) { var blank = document.createElement('canvas');//系统获取一个空canvas对象 blank.width = canvas.width; blank.height = canvas.height; return canv…

var strUrl= "^((https|http|ftp|rtsp|mms)?://)" + "?(([0-9a-z_!~*'().&=+$%-]+: )?[0-9a-z_!~*'().&=+$%-]+@)?" //ftp的user@ + "(([0-9]{1,3}\.){3}[0-9]{1,3}" // IP形式的URL- 199.194.52.184 + "|" // 允许IP和DOMAIN(域名) +…

转载自 https://github.com/julycoding/The-Art-Of-Programming-By-July/blob/master/ebook/zh/06.12.md http://grunt1223.iteye.com/blog/964564 simhash来历 如果某一天,面试官问你如何设计一个比较两篇文章相似性的算法?可能你会回答一个比较传统的思路:即先将两篇文章进行分词,得到一系列特征向量,进 而转化为特征向量距离的度量(比如常见的欧氏距离.海明距离或者夹角余弦等等…

在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHash是一种局部敏感hash,它也是Google公司进行海量网页去重使用的主要算法. 1. SimHash与传统hash函数的区别 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,原理上仅相当于伪随机数产生算法.传统…

阅读目录 1. SimHash与传统hash函数的区别 2. SimHash算法思想 3. SimHash流程实现 4. SimHash签名距离计算 5. SimHash存储和索引 6. SimHash存储和索引 7. 参考内容 在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHas…

阅读目录 1. SimHash与传统hash函数的区别 2. SimHash算法思想 3. SimHash流程实现 4. SimHash签名距离计算 5. SimHash存储和索引 6. SimHash存储和索引 7. 参考内容 在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHas…

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等的信息外,还能额外提供不相等的 原始内容的差异程度的信息.而 Google 的 s…

原文链接:https://www.cnblogs.com/baochuan/p/9089244.html  背景     提升产品体验,节省用户感知度.——想想,如果看到一堆相似性很高的新闻,对于用户的留存会有很大的影响.     技术方案1.信息指纹算法   思路:为每个网页计算出一组信息指纹(Fingerprint).比较两个网页相同信息指纹数量,从而判断内容的重叠性.   步骤: 1)提取网页正文信息特征(通常是一组词),并进行向量化处理(权重算法:如nf/df). 2)取前N个信息特征,…

阅读目录 1. SimHash与传统hash函数的区别 2. SimHash算法思想 3. SimHash流程实现 4. SimHash签名距离计算 5. SimHash存储和索引 6. SimHash存储和索引 7. 参考内容 在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHas…

阅读目录 1. SimHash与传统hash函数的区别 2. SimHash算法思想 3. SimHash流程实现 4. SimHash签名距离计算 5. SimHash存储和索引 6. SimHash存储和索引 7. 参考内容 在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHas…

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等的信息外,还能额外提供不相等的 原始内容的差异程度的信息. 而 Google 的…

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,还在秒级别.给大家算一笔账就知道了: 随着业务增长需要一个小时处理100w次,一个小时为3600…

SimHash算法 由于实验室和互联网基本没啥关系,也就从来没有关注过数据挖掘相关的东西.在实际工作中,第一次接触到匹配和聚类等工作,虽然用一些简单的匹配算法可以做小数据的聚类,但数据量达到一定的时候就束手无策了. 所以,趁着周末把这方面的东西看了看,做个笔记. 来历 google的论文“detecting near-duplicates for web crawling”--------simhash. Google采用这种算法来解决万亿级别的网页的去重任务. 基本思想 simhash算法的主…

simhash与重复信息识别 在工作学习中,我往往感叹数学奇迹般的解决一些貌似不可能完成的任务,并且十分希望将这种喜悦分享给大家,就好比说:“老婆,出来看上帝”…… 随着信息爆炸时代的来临,互联网上充斥着着大量的近重复信息,有效地识别它们是一个很有意义的课题.例如,对于搜索引擎的爬虫系统来说,收录重复的网页是毫无意义的,只会造成存储和计算资源的浪费:同时,展示重复的信息对于用户来说也并不是最好的体验.造成网页近重复的可能原因主要包括: 镜像网站 内容复制 嵌入广告 计数改变 少量修改 一个简化的…

搜集了快一个月的资料,虽然不完全懂,但还是先慢慢写着吧,说不定就有思路了呢. 开源的最大好处是会让作者对脏乱臭的代码有羞耻感. 当一个做推荐系统的部门开始重视[数据清理,数据标柱,效果评测,数据统计,数据分析]这些所谓的脏活累活,这样的推荐系统才会有救. 求教GitHub的使用. 简单不等于傻逼. 我为什么说累:我又是一个习惯在聊天中思考前因后果的人,所以整个大脑高负荷运转.不过这样真不好,学习学成傻逼了. 研一的最大收获是让我明白原来以前仰慕的各种国家自然基金项目,原来都是可以浑水摸鱼忽悠过去…

http://gemantic.iteye.com/blog/1701101 simHash 简介以及java实现 博客分类: 算法 simHash java 去重  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…

simhash是google用来处理海量文本去重的算法. google出品,你懂的. simhash最牛逼的一点就是将一个文档,最后转换成一个64位的字节,暂且称之为特征字,然后判断重复只需要判断他们的特征字的距离是不是<n(根据经验这个n一般取值为3),就可以判断两个文档是否相似. 原理 simhash值的生成图解如下: 大概花三分钟看懂这个图就差不多怎么实现这个simhash算法了.特别简单.谷歌出品嘛,简单实用. 算法过程大概如下: 将Doc进行关键词抽取(其中包括分词和计算权重),抽取出…