SimHash是什么 SimHash是Google在2007年發表的論文《Detecting Near-Duplicates for Web Crawling 》中提到的一種指紋生成算法或者叫指紋提取算法，被Google廣泛應用在億級的網頁去重的Job中，作為locality ...

simhash算法：海量千萬級的數據去重 simhash算法及原理參考： 簡單易懂講解simhash算法 hash 哈希：https://blog.csdn.net/le_le_name/article/details/51615931 simhash算法及原理簡介：https ...

在前一篇文章 《海量數據相似度計算之simhash和海明距離》 介紹了simhash的原理，大家應該感覺到了算法的魅力。但是隨着業務的增長 simhash的數據也會暴增，如果一天100w，10天就1000w了。我們如果插入一條數據就要去比較1000w次的simhash，計算量還是蠻大，普通PC ...

Simhash算法是Google應用在網頁去重中的一個常用算法，在開始講解Simhash之前，首先需要了解： 什么是網頁去重？為什么要進行網頁去重？如何進行網頁去重，其基本框架是什么？ 網頁去重，顧名思義，就是過濾掉重復的網頁。統計結果表明，近似重復網頁的數量占網頁總數 ...

SimHash 　　事實上，傳統比較兩個文本相似性的方法，大多是將文本分詞之后，轉化為特征向量距離的度量，比如常見的歐氏距離、海明距離或者余弦角度等等。兩兩比較固然能很好地適應，但這種方法的一個最大的缺點就是，無法將其擴展到海量數據。例如，試想像Google那種收錄了數以幾十億互聯網信息的大型 ...

　　記得以前有人問過我，網頁去重算法有哪些，我不假思索的說出了余弦向量相似度匹配，但如果是數十億級別的網頁去重呢？這下糟糕了，因為每兩個網頁都需要計算一次向量內積，查重效率太低了！我當時就想：論查找效率肯定是要考慮hash算法，相同字符串的hashcode肯定相同，不同字符串的hashcode卻是 ...

1.介紹　　 爬蟲采集了大量的文本數據，如何進行去重？可以使用文本計算MD5，然后與已經抓取下來的MD5集合進行比較，但這種做法有個問題，文本稍有不同MD5值都會大相徑庭， 無法處理文本相似問題。另一種方式是本文要介紹的SimHash，這是谷歌提出的一種局部敏感哈希算法，在吳軍老師的《數學之美 ...

本文由QQ大數據發表 最朴素的做法 在大多數情況下，大量的重復文本一般不會是什么好事情，比如互相抄襲的新聞，群發的垃圾短信，鋪天蓋地的廣告文案等，這些都會造成網絡內容的同質化並加重數據庫的存儲負擔，更糟糕的是降低了文本內容的質量。因此需要一種准確而高效率的文本去重算法。而最朴素的做法 ...