simhash和minhash实现理解

【simhash和minhash实现理解】的更多相关文章

simhash和minhash实现理解

文本相似度算法 minhash minhash 1. 把文档A分词形成分词向量L 2. 使用K个hash函数,然后每个hash将L里面的分词分别进行hash,然后得到K个被hash过的集合 3. 分别得到K个集合中的最小hash,然后组成一个长度为K的hash集合 4. 最后用Jaccard index求出两篇文档的相似度 simhash 1. 把文档A分词形成分词向量L,L中的每一个元素都包涵一个分词C以及一个分词的权重W 2. 对L中的每一个元素的分词C进行hash,得到C1,然后组成一个新…

局部敏感哈希（LSH）之simhash和minhash

minhash 1. 把文档A分词形成分词向量L 2. 使用K个hash函数,然后每个hash将L里面的分词分别进行hash,然后得到K个被hash过的集合 3. 分别得到K个集合中的最小hash,然后组成一个长度为K的hash集合 4. 最后用Jaccard index求出两篇文档的相似度 simhash 1. 把文档A分词形成分词向量L,L中的每一个元素都包涵一个分词C以及一个分词的权重W 2. 对L中的每一个元素的分词C进行hash,得到C1,然后组成一个新的向量L1 3. 初始化一个长度…

关于SimHash去重原理的理解（能力工场小马哥）

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…

海量文件查重SimHash和Minhash

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…

elasticsearch minhash 测试应用

上一章看了代码实现,算是搞明白了各参数的意义,现在开始测试,为方便以ik分词示例(对elasticsearch支持较好,测试操作简单) 首先建index,自定义 analysis ik分词用 ik_smart 添加length filter(分词后,只要词长度3个以上的词,这个后面会说明),添加min_hash(采用默认配置),注意filter顺序. PUT http://localhost:9200/mytest { "settings": { "analysis"…

R语言实现︱局部敏感哈希算法（LSH）解决文本机械相似性的问题（二，textreuse介绍）

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~ --------------------------- 上一篇(R语言实现︱局部敏感哈希算法(LSH)解决文本机械相似性的问题(一,基本原理))讲解了LSH的基本原理,笔者在想这么牛气冲天的方法在R语言中能不能实现得了呢? 于是在网上搜索了一下,真的发现了一个叫textreuse的包可以实现这样的功能,而且该包较为完整,可以很好地满足要求. 现在的版本是 0.1.3,最近的更新的时间为 2016-0…