1. SimHash與傳統hash函數的區別 　　傳統的Hash算法只負責將原始內容盡量均勻隨機地映射為一個簽名值，原理上僅相當於偽隨機數產生算法。傳統的hash算法產生的兩個簽名，如果原始內容在一定概率下是相等的；如果不相等，除了說明原始內容不相等外，不再提供任何信息，因為即使原始內容只相差 ...

方法介紹 背景 如果某一天，面試官問你如何設計一個比較兩篇文章相似度的算法？可能你會回答幾個比較傳統點的思路： 一種方案是先將兩篇文章分別進行分詞，得到一系列特征向量，然后計算特征向量之間的距離（可以計算它們之間的歐氏距離、海明距離或者夾角余弦等等），從而通過距離的大小來判斷兩篇 ...

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 ...

　　馬克·吐溫曾經說過，所謂經典小說，就是指很多人希望讀過，但很少人真正花時間去讀的小說。這種說法同樣適用於“經典”的計算機書籍。 　　最近一直在看LSH，不過由於matlab基礎比較差，一直沒搞懂。最近看的論文里幾乎都是用simHash來實現LSH，從而進行ANN。 　　有空看看基於滑動窗口 ...

　　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 ...

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 ...

@祁俊輝，2017年6月15日測試。 1 說明 本程序銜接關於SimHash算法的實現及測試V3.0； 改進1：增加TF-IDF算法，用於計算詞權重（本地新增100篇txt文本庫）； 改進2：各個程序銜接，詳情見流程圖。 2 程序 目前項目中存在4個類，分別是分詞 ...