1.介绍 爬虫采集了大量的文本数据,如何进行去重?可以使用文本计算MD5,然后与已经抓取下来的MD5集合进行比较,但这种做法有个问题,文本稍有不同MD5值都会大相径庭, 无法处理文本相似问题.另一种方式是本文要介绍的SimHash,这是谷歌提出的一种局部敏感哈希算法,在吴军老师的<数学之美>里也有介绍,这种算法可以将文本降维成一个 数字,极大地减少了去重操作的计算量.SimHash算法主要分为以下几个步骤: 1.分词,并为每个词加上权重,代表这个词在这句话中的重要程度(可以考虑使用TF-IDF…

simhash进行文本查重http://blog.csdn.net/lgnlgn/article/details/6008498 Simhash算法原理和网页查重应用http://blog.jobbole.com/21928/…

前言 文章抄袭在互联网中普遍存在,很多博主都收受其烦.近几年随着互联网的发展,抄袭等不道德行为在互联网上愈演愈烈,甚至复制.黏贴后发布标原创屡见不鲜,部分抄袭后的文章甚至标记了一些联系方式从而使读者获取源码等资料.这种恶劣的行为使人愤慨. 本文使用搜索引擎结果作为文章库,再与本地或互联网上数据做相似度对比,实现文章查重:由于查重的实现过程与一般情况下的微博情感分析实现流程相似,从而轻易的扩展出情感分析功能(下一篇将在此篇代码的基础上完成数据采集.清洗到情感分析的整个过程). 由于近期时间上并不充…

前言 软件工程 https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/informationsecurity1812 作业要求 https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/informationsecurity1812/homework/11155 作业目标 代码实现.性能分析.单元测试.异常处理说明.记录PSP表格 本文涉及代码已上传个人GitHub 题目:论文查重 描述如下: 设计一个论文查重算法,给出一个原文文件和一个在这份原文上经过了增删改的…

余弦相似性 原理:首先我们先把两段文本分词,列出来所有单词,其次我们计算每个词语的词频,最后把词语转换为向量,这样我们就只需要计算两个向量的相似程度.   我们简单表述如下   文本1:我/爱/北京/天安门/ 经过分词求词频得出向量(伪向量)  [1,1,1,1]   文本2:我们/都爱/北京/天安门/ 经过分词求词频得出向量(伪向量)  [1,0,1,2]   我们可以把它们想象成空间中的两条线段,都是从原点([0, 0, ...])出发,指向不同的方向.两条线段之间形成一个夹角,如果夹角为0…

Python实例:申报项目查重系统设计与实现 作者:白宁超 2017年5月18日17:51:37 摘要:关于查重系统很多人并不陌生,无论本科还是硕博毕业都不可避免涉及论文查重问题,这也对学术不正之风起到一定纠正作用.单位主要针对科技项目申报审核,传统的方式人力物力比较大,且伴随季度性的繁重工作,效率不高.基于此,单位觉得开发一款可以达到实用的智能查重系统.遍及网络文献,终未得到有价值的参考资料,这个也是自然.首先类似知网,paperpass这样的商业公司其毕业申报专利并进行保密,其他科研单位因发…

SimHash 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.两两比较固然能很好地适应,但这种方法的一个最大的缺点就是,无法将其扩展到海量数据.例如,试想像Google那种收录了数以几十亿互联网信息的大型搜索引擎,每天都会通过爬虫的方式为自己的索引库新增的数百万网页,如果待收录每一条数据都去和网页库里面的每条记录算一下余弦角度,其计算量是相当恐怖的. 我们考虑采用为每一个web文档通过hash的方式生成一个指纹…

Python实例:申报项目查重系统设计与实现 作者:白宁超 2017年5月18日17:51:37 摘要:关于查重系统很多人并不陌生,无论本科还是硕博毕业都不可避免涉及论文查重问题,这也对学术不正之风起到一定纠正作用.单位主要针对科技项目申报审核,传统的方式人力物力比较大,且伴随季度性的繁重工作,效率不高.基于此,单位觉得开发一款可以达到实用的智能查重系统.遍及网络文献,终未得到有价值的参考资料,这个也是自然.首先类似知网,paperpass这样的商业公司其毕业申报专利并进行保密,其他科研单位因发…

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…

记得以前有人问过我,网页去重算法有哪些,我不假思索的说出了余弦向量相似度匹配,但如果是数十亿级别的网页去重呢?这下糟糕了,因为每两个网页都需要计算一次向量内积,查重效率太低了!我当时就想:论查找效率肯定是要考虑hash算法,相同字符串的hashcode肯定相同,不同字符串的hashcode却是大不相同,这也不符合要求啊,会不会存在一种算法能够使相似字符串的code值也相同或相似呢,于是就找到了Google的网页去重算法-SimHash.我们在使用SimHash算法前需要根据文档量级选择SimHa…