文本去重之SimHash算法 - pathenon的个人页面 - 开源中国社区 文本去重之SimHash算法

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

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

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最近学习操作系统中,老师布置了一个作业,运用系统调用函数删除文件夹下两个重复文本类文件,Linux玩不动,于是就只能在Windows下进行了. 看了一下介绍Windows API的博客: 点击打开 基本就开始动手了. 主要利用的函数其实就那么几个: CreateFile      创建.打开文件ReadFile        读取文件内容DeleteFile      文件删除FindFirstFile   查找指定目录下的第一个文件FindNextFile   查找下一个文件GetFileAt

上一篇数组的去重说到,对于千次计算以上的去重基本上特别的吃力,这里就介绍一种方法,通过Collection集合对象来过滤重复. Option Explicit '//By: InkHin '// 参考:https://bbs.csdn.net/topics/350065116 '引用:Microsoft scriptiong Runtime '感谢 析弱大叔 qq: 1265382638 的指点. '// 2019-03-10 '// 测试 Collection 去重 百万条文本数据过滤 '//

简单来说,这个技巧相应的是例如以下一种场景 假设有文本例如以下 cccc aaaa bbbb dddd bbbb cccc aaaa 如今须要对它进行去重处理.这个非常easy,sort -u就能够搞定,可是假设我希望保持文本原有的顺序.比方这里有两个aaaa,我仅仅是希望去掉第二个aaaa,而第一个aaaa在bbbb的前面.去重后仍旧要在它前面.所以我期望的输出结果是 cccc aaaa bbbb dddd 当然,这个问题本身并不难.用C++或python写起来都非常easy,但所谓杀机焉用牛

simhash 在simhash中处理一个文本的步骤如下: 第一步,分词: 对文本进行分词操作,同时需要我们同时返回当前词组在文本内容中的权重(这基本上是目前所有分词工具都支持的功能). 第二步,计算hash: 对于每一个得到的词组做hash,将词语表示为到01表示的bit位,需要保证每个hash结果的位数相同,如图中所示,使用的是8bit. 第三步,加权 根据每个词组对应的权重,对hash值做加权计算(bit为1则取为1做乘积,bit为0则取为-1做乘积),如上图中, 10011111与权重2

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

sort [-fbMnrtuk] [file or stdin] 选项与参数: -f :忽略大小写的差异,例如 A 与 a 视为编码相同: -b :忽略最前面的空格符部分: -M :以月份的名字来排序,例如 JAN, DEC 等等的排序方法: -n :使用『纯数字』进行排序(默认是以文字型态来排序的): -r :反向排序: -u :就是 uniq ,相同的数据中,仅出现一行代表: -t :分隔符,默认是用 [tab] 键来分隔: -k :以那个区间 (field) 来进行排序的意思 sort -

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

对于awk '!a[$3]++',需要了解3个知识点 1.awk数组知识,不说了 2.awk的基本命令格式 awk 'pattern{action}'     省略action时,默认action是{print},如awk '1'就是awk '1{print}' 3.var++的形式:先读取var变量值,再对var值+1 以数据 1 2 3 1 2 3 1 2 4 1 2 5 为例,对于awk '!a[$3]++' awk处理第一行时: 先读取a[$3]值再自增,a[$3]即a[3]值为空(0)

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simhash算法:海量千万级的数据去重 simhash算法及原理参考: 简单易懂讲解simhash算法 hash 哈希:https://blog.csdn.net/le_le_name/article/details/51615931 simhash算法及原理简介:https://blog.csdn.net/lengye7/article/details/79789206 使用SimHash进行海量文本去重:https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5203186

[TOC] 前言 在自然语言处理过程中,经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,如何对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性.而有了文本之间相似性的度量方式,我们便可以利用划分法的K-means.基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行文本之间的聚类分析:另一方面,我们也可以利用文本之间的相似性对大规模语料进行去重预处理,或者找寻某一实体名称的相关名称(模糊匹配).而衡量两个字符串的相似性有很多种方法,如最直接的利用hashcode,以

深度学习掀开了机器学习的新篇章,目前深度学习应用于图像和语音已经产生了突破性的研究进展.深度学习一直被人们推崇为一种类似于人脑结构的人工智能算法,那为什么深度学习在语义分析领域仍然没有实质性的进展呢? 引用三年前一位网友的话来讲: “Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而naacl则有0篇.有一种说法是,语言(词.句子.篇章等)属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体,而语音和图像属于较为底层的原始输入信号,所以后两者更适

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

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

本文由云+社区发表 作者:netkiddy 导语 AI在2018年应该是互联网界最火的名词,没有之一.时间来到了9102年,也是项目相关,涉及到了一些AI写作相关的功能,为客户生成一些素材文章.但是,AI并不一定最懂你,客户对于AI写出来的文章,多少是会做些修改的.为了更好的衡量出AI文章的可用度,在这儿就会需要存有一个反馈的环节,来看看用户润色后的文章与原始AI文章之间的区别是多大,AI写出来的文章可用性是否足够.由于目前还没精力细究AI写作其中的细节,为了更好地计算每次成文与原文的区分,便花