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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…
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 一个简化的爬虫系统架构如下图所示: 事实…
  //TListView列表拒绝添加重复信息 procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject);var  i: Integer;begin  if (Trim(Edit1.Text)<>'') then  begin    for i := 0 to ListView1.Items.Count-1 do    if Trim(Edit1.Text) = Trim(ListView1.Items[i].Caption) then    begin  …
public function tt(){ $param = array( array ( 'hykno' => '2222222-CB', 'tcdk_fid' => '458B6D70-FB7F-47AE-8356-777777777777', ', 'offsetamount' => '90.0', ', 'hysyamout' => '10.0', ', ), array ( 'hykno' => '2222222-CB', 'tcdk_fid' => '458…
SELECT st_id FROM ( SELECT *,ROW_NUMBER() OVER( PARTITION BY st_code ORDER BY st_code ) AS num FROM dbo.t_student_info) a 给重复的信息排序,如果信息重复num的值为2,然后查出num=2的数据st_id,然后删除…
--高性能排除重复select userid from table where userid in ( select userid from ( select userid, row_number()over(partition by email order by userid ) num from table ) v ) row_number() OVER (PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2) 表示根据COL1分组,在分组内部根据 COL2排序 row_numbe…
由于表的主键失效了(disable),导致导入了一些主键重复的数据,想保留唯一的一条, 最后发现其实可以用rowid来实现,不知道算不算是rowid的另类用法. delete /*+ parallel(16) */ tablename a WHERE EXISTS (SELECT 'x' FROM (SELECT rgtno,customerno FROM tablename b GROUP BY column1,column2 ) ) tab WHERE a.column1 = tab.col…
function ItemExist(Text:string;TreeView:TTreeView):Boolean; var   i: Integer; begin   Result:=False;   if (Trim(Text)<>'') then   begin     for i := 0 to TreeView.Items.Count-1 do     if Trim(Text) = Trim(TreeView.Items[i].Text) then     begin      …
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…
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…