一个牛人分享的,放在github上,用java实现,网络上还有很多用ruby写的   https://github.com/commoncrawl/commoncrawl/blob/master/src/org/commoncrawl/util/shared/SimHash.java

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/

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

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

相似文档查找算法之 simHash 简介及其 java 实现 - leejun_2005的个人页面 - 开源中国社区 相似文档查找算法之 simHash 简介及其 java 实现

梯度迭代树(GBDT)算法原理及Spark MLlib调用实例(Scala/Java/python) http://blog.csdn.net/liulingyuan6/article/details/53426350 梯度迭代树 算法简介: 梯度提升树是一种决策树的集成算法.它通过反复迭代训练决策树来最小化损失函数.决策树类似,梯度提升树具有可处理类别特征.易扩展到多分类问题.不需特征缩放等性质.Spark.ml通过使用现有decision tree工具来实现. 梯度提升树依次迭代训练一系列的

短网址(Short URL),顾名思义就是在形式上比较短的网址.通常用的是asp或者php转向,在Web 2.0的今天,不得不说,这是一个潮流.目前已经有许多类似服务,借助短网址您可以用简短的网址替代原来冗长的网址,让使用者可以更容易的分享链接. 例如:http://t.cn/SzjPjA 短网址服务,可能很多朋友都已经不再陌生,现在大部分微博.手机邮件提醒等地方已经有很多应用模式了,并占据了一定的市场.估计很多朋友现在也正在使用.         看过新浪的短连接服务,发现后面主要有6个字符串

学习记录: 一致性Hash算法原理及java实现:https://blog.csdn.net/suifeng629/article/details/81567777 一致性Hash算法介绍,原理,及使用场景:https://blog.csdn.net/cbmljs/article/details/88021598 纯转载,侵删

马克·吐温曾经说过,所谓经典小说,就是指很多人希望读过,但很少人真正花时间去读的小说.这种说法同样适用于“经典”的计算机书籍. 最近一直在看LSH,不过由于matlab基础比较差,一直没搞懂.最近看的论文里几乎都是用simHash来实现LSH,从而进行ANN. 有空看看基于滑动窗口的论文相似性检测. 如何用matlab画出一个数列(函数)的收敛过程(菱形收敛.圆形收敛)? 学完分布式了,我打算自己学WordPress,建立自己的独立博客,放在云平台或者服务器空间,然后学着分析流量和负载均衡这一类

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

原文:https://blog.csdn.net/Tencent_TEG/article/details/103021226 提到hash,相信大多数同学都不会陌生,之前很火现在也依旧很火的技术区块链背后的底层原理之一就是hash,下面就从hash算法的原理和实际应用等几个角度,对hash算法进行一个讲解. 1.什么是Hash Hash也称散列.哈希,对应的英文都是Hash.基本原理就是把任意长度的输入,通过Hash算法变成固定长度的输出.这个映射的规则就是对应的Hash算法,而原始数据映射后的

一致性Hash算法 关于一致性Hash算法,在我之前的博文中已经有多次提到了,MemCache超详细解读一文中"一致性Hash算法"部分,对于为什么要使用一致性Hash算法.一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读. 算法的具体原理这里再次贴上: 先构造一个长度为232的整数环(这个环被称为一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布为[0, 232-1])将服务器节点放置在这个Hash环上,然后根据数据的Key值计算得到其Hash值(其分布也为[0, 232-1]),接着在

LruCache算法原理及实现 LruCache算法原理 LRU为Least Recently Used的缩写,意思也就是近期最少使用算法.LruCache将LinkedHashMap的顺序设置为LRU顺序来实现LRU缓存,每次调用get并获取到值(也就是从内存缓存中命中),则将该对象移到链表的尾端.调用put插入新的对象也是存储在链表尾端,这样当内存缓存达到设定的最大值时,将链表头部的对象(近期最少用到的)移除. 基于LinkedHashMap的LRUCache的实现,关键是重写LinkedH

GBDT算法原理深入解析 标签: 机器学习 集成学习 GBM GBDT XGBoost 梯度提升(Gradient boosting)是一种用于回归.分类和排序任务的机器学习技术,属于Boosting算法族的一部分.Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法,属于集成学习(ensemble learning)的范畴.Boosting方法基于这样一种思想:对于一个复杂任务来说,将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断,要比其中任何一个专家单独的判断要好.通俗地说,就是"三个臭皮匠顶个

这篇文章主要讲simHash算法.这是一种LSH(Locality-Sensitive Hashing,局部敏感哈希)的简单实现.它是广泛用于数据去重的算法,可以用于相似网站.图片的检索.而且当两个样本差别并不大时,算法仍能起效.值得一提的是,该算法的时空复杂度不存在与维度有关的项,所以不会遭遇维度灾难,也可以在维数较高时优化kNN算法. 特征 此算法(LSH)具有双重性,它们似乎是相悖的: 对于几组不同的特征,hash相同(即冲突)的可能性要尽可能小.这也是hash基本的特征. 对于几组相似的

转自:https://my.oschina.net/yaohonv/blog/1610096 本文为实现分布式任务调度系统中用到的一些关键技术点分享——Consistent Hashing算法原理和Java实现,以及效果测试. 背景介绍 一致性Hashing在分布式系统中经常会被用到, 用于尽可能地降低节点变动带来的数据迁移开销.Consistent Hashing算法在1997年就在论文Consistenthashing and random trees中被提出. 先来简单理解下Hash是解决

一致性hash算法是分布式中一个常用且好用的分片算法.或者数据库分库分表算法.现在的互联网服务架构中,为避免单点故障.提升处理效率.横向扩展等原因,分布式系统已经成为了居家旅行必备的部署模式,所以也产出了几种数据分片的方法: 1.取模,2.划段,3.一致性hash 前两种有很大的一个问题就是需要固定的节点数,即节点数不能变,不能某一个节点挂了或者实时增加一个节点,变了分片规则就需要改变,需要迁移的数据也多. 那么一致性hash是怎么解决这个问题的呢? 一致性hash:对节点和数据,都做一次has

常见排序算法总结 -- java实现 排序算法可以分为两大类: 非线性时间比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此称为非线性时间比较类排序. 线性时间非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,因此称为线性时间非比较类排序. 相关概念 稳定:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面. 不稳定:如果a原本在b的前面,而a=b,排序之后 a 可能会出现在 b 的后面. 时间复杂度:对

一致性Hash算法 关于一致性Hash算法,在我之前的博文中已经有多次提到了,MemCache超详细解读一文中"一致性Hash算法"部分,对于为什么要使用一致性Hash算法.一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读. 算法的具体原理这里再次贴上: 先构造一个长度为232的整数环(这个环被称为一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布为[0, 232-1])将服务器节点放置在这个Hash环上,然后根据数据的Key值计算得到其Hash值(其分布也为[0, 232-1]),接着在

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