转simhash与重复信息识别

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转simhash与重复信息识别

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…

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爬虫系统架构如下图所示: 事实…

TListView列表拒绝添加重复信息

//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 …

extract_by_one 根据二维数组中某字段来提取数组信息,查看有无重复信息

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…

sql server去除重复信息，

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…

sql2008百万级数据排除重复信息

--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…

删除重复信息且要保留一条的（roacle的rowid另类用法）

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…

Treeview1列表拒绝添加重复信息

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 …

海量数据相似度计算之simhash短文本查找

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 简介以及 java 实现

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…

Tag Archives: 海明距离

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…

CopyU！v2.2 增加对设备信息的识别

更新版本的CopyU!v2.2已经完成大部分功能的设计,主打升级功能“设备信息识别”已经基本完成,现在放上测试截图:…

关于解决logging模块写出的日志信息重复的问题

一般情况下,我们在利用logging模块记录日志的时候,往往会利用下面这种方式进行日志信息的记录: import logging def logger_file(): #生成logger对象 whw_logger = logging.getLogger('whw.log') whw_logger.setLevel(logging.INFO) #生成handler对象 whw_fh = logging.FileHandler('whw.log') whw_fh.setLevel(logging.I…

R语言︱文本挖掘——jiabaR包与分词向量化的simhash算法（与word2vec简单比较）

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- <数据挖掘之道>摘录话语:虽然我比较执着于Rwordseg,并不代表各位看管执着于我的执着,推荐结巴分词包,小巧玲珑,没有那么多幺蛾子,而且R版本和python版本都有,除了词性标注等分词包必备功能以外,jiebaR还加入了一些基础的文本分析算法,比如提取关键字(TFIDF).分析文本相似性等等,真是老少咸宜. 同时官网也有一个在线jieba…

simhash文章排重

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,…

数据结构与算法—simhash

引入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: 事实上,传统比较两个文本相似性的方法,大多是将文本分词之后,转化为特征向量距离的度量,比如常见的欧氏距离.海明距离或者余弦角度等等…

海量数据相似度计算之simhash和海明距离

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…

计算机网络(HTTP)之客户识别：cookie机制

什么是cookie? 承载用户相关信息的HTTP首部 cookie的工作原理 cookie的缺陷一.什么是cookie? cookie是由服务器生成,发送给USER-Agent(一般是浏览器),(服务器告诉浏览器设置一下cookie),浏览器会将cookie以key/value保存到某个目录下的文本文件内,下次请求同一个网站时就发送该cookie给服务器(前提是浏览器设置为启用cookie).cookie就是一个小型文件(浏览器对cookie的内存大小有限制). cookie可以做什么? 1.…

java 虹软ArcFace 2.0，java SDK使用、人脸识别-抽取人脸特征并做比对

java人脸识别虹软ArcFace 2.0,java SDK使用.人脸识别-抽取人脸特征并做比对虹软产品地址:http://ai.arcsoft.com.cn/product/arcface.html虹软ArcFace功能简介人脸检测人脸跟踪人脸属性检测(性别.年龄)人脸三维角度检测人脸对比本文使用到的SDK为本人自己使用JNA做的封装,2.0的使用比1.x的版本使用更方便,api更集中更科学人脸识别: 人脸特征值抽取人脸特征值比对获得相似度介于 0.0~1.0之间 [相似度越接近1.0…

交易系统使用storm,在消息高可靠情况下，如何避免消息重复

概要:在使用storm分布式计算框架进行数据处理时,如何保证进入storm的消息的一定会被处理,且不会被重复处理.这个时候仅仅开启storm的ack机制并不能解决上述问题.那么该如何设计出一个好的方案来解决上述问题? 现有架构背景:本人所在项目组的实时系统负责为XXX的实时产生的交易记录进行处理,根据处理的结果向用户推送不同的信息.实时系统平时接入量每秒1000条,双十一的时候,最大几十万条. 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6219878…

Hibernate 系列 08 - 对象识别机制

目录导读: Hibernate 系列学习笔记目录本篇目录: 为了区别不同的对象,有两种识别方法: 1. 内存地址识别(“==”号识别) 2. equals()和hashCode()识别 1. 以内存地址识别如果两个对象的内存地址相同,毫无疑问,它们是相同的. 如果要比较的是对象携带的信息,使用内存地址识别就不可用,因为地址不同的对象,它们所代表的的信息可能是一样的. 例如有两个字符串,代码如下: public class CNBlogsTest { public static void…

AI(二)：人脸识别

微软提供的人脸识别服务可检测图片中一个或者多个人脸,并为人脸标记出边框,同时还可获得基于机器学习技术做出的面部特征预测.可支持的人脸功能有:年龄.性别.头部姿态.微笑检测.胡须检测以及27个面部重要特征点位置等.FaceAPI 提供两个主要功能: 人脸检测和识别目录: 申请subscription key 示例效果开发示例 AForge.Net 申请订阅号申请试用subscription key, 地址 https://www.microsoft.com/cognitive-service…

基于SimHash的微博去重

一.需求:对微博数据进行去重,数据量比较小,几十万条左右. 二.解决方案 1.采用SimHash的指纹信息去重方法. 三.实现方案 1.对每一条微博使用tf-idf与特征词 2.使用每条微博的特征词,通过SimHash方法生成信息指纹. 3.对生成的信息指纹统计计算海明距离,距离小于等于1判为相似文档.(由于使用的是tf-idf关键词,所以此处的阈值比较小) 四.具体细节 1.SimHash的计算 a) 对一条微博的每个关键词通过Hash函数取hash值(此处假如hash函数用的32位的,一般情…

通过银行卡号识别归属银行，php方式

这个例子不是很全,要做到齐全必须使用数据库字典来索引,而且数据量庞大,建议生产使用时限制几大行就行,直接不支持其他小行.此案例抛砖引玉 /** * 银行卡信息识别相关类 * 把bin号转化为长整形,再把各个银行卡的bin号做成有序表. 通过二分查找的方法,找到bin号在有序表的位置,然后读出银行卡的信息. * todo 字典不全,需要补充 * User: ALU * Date: 2017/11/21 * Time: 16:25 */ class BankInfo { /** BIN号 **/ p…

学习笔记TF058:人脸识别

人脸识别,基于人脸部特征信息识别身份的生物识别技术.摄像机.摄像头采集人脸图像或视频流,自动检测.跟踪图像中人脸,做脸部相关技术处理,人脸检测.人脸关键点检测.人脸验证等.<麻省理工科技评论>(MIT Technology Review),2017年全球十大突破性技术榜单,支付宝“刷脸支付”(Paying with Your Face)入围. 人脸识别优势,非强制性(采集方式不容易被察觉,被识别人脸图像可主动获取).非接触性(用户不需要与设备接触).并发性(可同时多人脸检测.跟踪.识别).深度…

JMeter开发插件——图片验证码识别

我们在性能测试中总会时不时地遭遇到来自于应用系统的各种阻碍,图片验证码就是一类最常见的束缚,登录或交易时需要按照图片中的内容输入正确的验证信息后,数据才可以提交成功,这使得许多性能测试工具只能望而却步.网上也出现了一些LoadRunner的解决方案,但结合LoadRunner对于C脚本内存控制和识别成功率低下等诸多问题,这些方案没有什么实际用途.然而,为JMeter开发插件却给我们提供了一条可行的道路来冲破图片验证码的束缚! 选择一个理想的第三方图形图像识别工具在此我们首先需要一个比较理想的图形…

基于DPI（深度报文解析）的应用识别

一.概述 1.DPI(Deep packet inspection,深度报文解析) 所谓“深度”是和普通的报文分析层次相比较而言的,“普通报文检测”仅分析IP包4 层以下的内容,包括源地址.目的地址.源端口.目的端口以及协议类型,而DPI 除了对前面的层次分析外,还增加了应用层分析,识别各种应用及其内容,主要实现一下功能: 1)应用分析——网络流量构成分析.性能分析.流向分析等: 2)用户分析——用户群区分.行为分析.终端分析.趋势分析等: 3)网元分析——根据区域属性(市.区.街道等).基站负…