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 ...
算法简介 SimHash也即相似hash,是一类特殊的信息指纹,常用来比较文章的相似度,与传统hash相比,传统hash只负责将原始内容尽量随机的映射为一个特征值,并保证相同的内容一定具有相同的特征值。而且如果两个hash值是相等的,则说明原始数据在一定概率下也是相等的。但通过传统hash来判断文章的内容是否相似是非常困难的,原因在于传统hash只唯一标明了其特殊性,并不能作为相似度比较的依据。 ...
2015-09-29 11:57 0 3071 推荐指数:
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 ...
海明距离是序列相同位置上数据不同的个数,比如abc和acb,海明距离是第二位和第三位不同,海明距离是2。欧氏距离就是空间点距离,v0=(a0,b0,c0), v1=(a1,b1,c1),则欧氏距离是sqrt( (a0-a1)^2+(b0-b1)^2+(c0-c1)^2)这些距离和机器学习应该是独立 ...
【本文链接】 http://www.cnblogs.com/hellogiser/p/hamming-distance.html 【介绍】 在信息领域,两个长度相等的字符串的海明距离是在相同位置上不同的字符的个数,也就是将一个字符串替换成另一个字符串需要的替换的次数 ...
项目中需要判断两条线段的相似程度并给出得分 容易想到利用OpenCV中的Hough变换将直线变为Hough空间中的点 再求参考点与观测点在Hough空间中的距离 上述方法理论可行,实际操作中存在偏差 例如直线y = kx + b变换为(k,b)后很容易受到斜率k的影响而离群,实则b差别较小 ...
题目如下: Description 海明距离是在指二进制情况下,一个整数变成另外一个整数需要翻转的位数。比如2转换到3需要翻转1位,所以2到3的海明距离是1。给你两个正整数x和y,(x,y< ...
篇 我以前给银行开发过房地产自动估价软件,按照标准做法是用欧几里得贴近算法或者海明贴近度,但是那 ...
词语相似性比较,最容易想到的就是编辑距离,也叫做Levenshtein Distance算法。在Python中是有现成的模块可以帮助做这个的,不过代码也很简单,我这边就用scala实现了一版。 编辑距离 编辑距离是指一个字符串改编成另一个字符串的最短距离,它描述了两个字符串的相近程度 ...
simhash ...