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

核心能力归纳 负责:多平台信息的抓取,清洗和分析工作 要求: 熟悉常用开源爬虫框架,如 scrapy / pyspider
 了解基于Cookie的登录原理,熟悉常用的信息抽取技术,如正则表达式.XPath 熟悉常见的反爬虫技术,有一定的对抗能力 分布式爬虫架构经验* 字节跳动 python爬虫工程师 22-40k 负责: 设计和开发分布式网络爬虫系统,进行多平台信息的抓取和分析工作,实时监控爬虫的进度和警报反馈 网页信息和APP数据抽取.清洗.消重等工作 要求: 有扎实的算法和数据结构能力 熟

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

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

1.概述     跟SimHash一样,MinHash也是LSH的一种,可以用来快速估算两个集合的相似度.MinHash由Andrei Broder提出,最初用于在搜索引擎中检测重复网页.它也可以应用于大规模聚类问题.   2.Jaccard index       在介绍MinHash之前,我们先介绍下Jaccard index.   Jaccard index是用来计算相似性,也就是距离的一种度量标准.假如有集合A.B,那么,     也就是说,集合A,B的Jaccard系数等于A,B中共同

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

来源:http://my.oschina.net/pathenon/blog/65210 1.概述     跟SimHash一样,MinHash也是LSH的一种,可以用来快速估算两个集合的相似度.MinHash由Andrei Broder提出,最初用于在搜索引擎中检测重复网页.它也可以应用于大规模聚类问题.   2.Jaccard index       在介绍MinHash之前,我们先介绍下Jaccard index.       也就是说,集合A,B的Jaccard系数等于A,B中共同拥有的

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"

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SimHash是一种局部敏感hash,它也是Google公司进行海量网页去重使用的主要算法. 1. SimHash与传统hash函数的区别 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,原理上仅相当于伪随机数产生算法.传统

minHash最小哈希原理 收藏 初雪之音 发表于 9个月前 阅读 208 收藏 9 点赞 1 评论 0 摘要: 在数据挖掘中,一个最基本的问题就是比较两个集合的相似度.通常通过遍历这两个集合中的所有元素,统计这两个集合中相同元素的个数,来表示集合的相似度:这一步也可以看成特征向量间相似度的计算(欧氏距离,余弦相似度).当这两个集合里的元素数量异常大(特征空间维数很大),同时又有很多个集合需要判断两两间的相似度时,传统方法会变得十分耗时,最小哈希(minHash)可以用来解决该问题. 前言 在数

使用场景:Google 的 simhash 算法 //通过大量测试,simhash用于比较大文本,比如500字以上效果都还蛮好,距离小于3的基本都是相似,误判率也比较低. //从我的经验,如果我们假定N是每个块的大小,M是重叠的字符的数目,N = 4和M = 3是最好的选择 public class SimHashAnalyser : IAnalyser { private const int HashSize = 32; public float GetLikenessValue(string

SimHash algorithm, introduced by Charikarand is patented by Google. Simhash 5 steps: Tokenize, Hash, Weigh Values, Merge, Dimensionality Reduction tokenize tokenize your data, assign weights to each token, weights and tokenize function are depend on

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

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

MinHash是用于快速检测两个集合的相似性的方法.改方法由Andrei Broder(1997)发明,并最初用于搜索引擎AltaVista中来检测重复的网页的算法.它同样可以用于推荐系统和大规模文档聚类中. 我们先介绍Jaccard相似度量.对于两个集合A与B,Jaccard相似性系数可以定义为: 容易知道,Jaccard系数是0-1之间的值.当两个集合越接近,那么该值越接近1:反之跟接近0. 假设h是一个hash function,将A与B的元素映射成一个整数,定义:是集合S中具有最小哈希值

SimHash算法 由于实验室和互联网基本没啥关系,也就从来没有关注过数据挖掘相关的东西.在实际工作中,第一次接触到匹配和聚类等工作,虽然用一些简单的匹配算法可以做小数据的聚类,但数据量达到一定的时候就束手无策了. 所以,趁着周末把这方面的东西看了看,做个笔记. 来历 google的论文“detecting near-duplicates for web crawling”--------simhash. Google采用这种算法来解决万亿级别的网页的去重任务. 基本思想 simhash算法的主

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

minhash是一种基于jaccard index 相似度的算法.属于LSH(Location Sensitive Hash)家族中的一员. jaccard index :有两个集合A={a , b , c , d , e } ,B={a , e , f , g},根据jaccard index 来计算两个集合的相似度Jaccard(A,B)=|A∩B| / |AUB|=2/7≍0.2857 当集合较大或者集合数量过多时,直接计算集合交集与并集过于耗时,因此提出了minhash方法. minha

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

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