simhash是为了计算一篇文档之间的相似度存在的，通过simhash算法可以计算出文档的simhash值，通过各个文档计算出的二进制值来计算文档之间的汉明距离，然后根据汉明距离来比较文档之间的相似度。...simhash算法分为5个步骤：分词、hash、加权、合并、降维，具体过程如下所述： 分词 给定一段语句，进行分词，得到有效的特征向量，然后为每一个特征向量设置1-5等5个级别的权重（如果是给定一个文本...降维 对于n-bit签名的累加结果，如果大于0则置1，否则置0，从而得到该语句的simhash值，最后我们便可以根据不同语句simhash的海 明距离来判断它们的相似度。...例如把上面计算出来的“9 -9 1 -1 1 9”降维（某位大于0记为1，小于0记为0），得到的01串为：“1 0 1 0 1 1”，从而形成它们的simhash签名。
本节介绍 基于simhash相似度。 算法描述：先计算两句子的simhash二进制编码，然后使用海明距离计算，最后使用两句的最大simhash值归一化得相似度。...from simhash import Simhash def sim_simhash(s1, s2): """先计算两文档的simhash值，然后使用汉明距离求相似度""" # 1....计算文本simhash值 a_simhash = Simhash(s1, f=64) b_simhash = Simhash(s2, f=64) max_hashbit =...max(len(bin(a_simhash.value)), len(bin(b_simhash.value))) # 2....计算汉明距离汉明距离 distance = a_simhash.distance(b_simhash) # 3.
0x02 海量simhash查询 原文链接：文档相似度算法 Simhash 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 在引入simhash的索引结构之前，先提供两种常规的思路...查询的复杂性在于：已有海量（如100亿个）文章的simhash，给定一个新的simhash，希望判断是否与已有的simhash相似。...同理，如果我们把simhash切成5段，分别长度 13bit、13bit、13bit、13bit、12bit，因为2个simhash最多有3比特的差异，那么2个simhash至少有2段是完全相同的。...因为抽屉原理的存在，所以我们可以将simhash的每一段作为key，将simhash自身作为value追加索引到key下。...假设索引库中有100亿个simhash（也就是2^34个simhash），并且simhash本身是均匀离散的。
答案肯定是有的，于是simhash产生了。 （汗，终于讲到正题来了） 原理： simhash是一种局部敏感hash。我们都知道什么是hash。...例如，[-7，1，-9，9，3，9]得到010111，这样，我们就得到一个文档的simhash值了。 （6）计算相似性。连个simhash取异或，看其中1的个数是否超过3。...: def __init__(self,content): self.simhash=self.simhash(content) def __str__(self):...return str(self.simhash) def simhash(self,content): seg = jieba.cut(content)...else: simhash = simhash + '0' return simhash def string_hash(self,source
技术方案5 SimHash——最终方案 SimHash：局部敏感哈希(locality sensitive hash) 背景介绍：simhash是由 Charikar 在2002年提出来的！...SimHash算法原理——图例 ?...2、提高性能的方式： 把64为simHash码均分为汉明距离n+1块，方便后续查找所有临近simHash码。...SimHash 海明 (Hamming)距离（二） 第二种方案是预生成库中所有样本simhash code的3位变化以内的组合，大约需要占据4万多倍的原始空间，参考下图 ?...另外，simhash还可以用于信息聚类、文件压缩等。 ? SimHash 算法原理 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。
1、Simhash 算法简介 simhash算法的输入是一个向量，输出是一个 f 位的签名值。为了陈述方便，假设输入的是一个文档的特征集合，每个特征有一定的权重。...在simhash的发明人Charikar的论文中[2]并没有给出具体的simhash算法和证明，以下列出我自己得出的证明思路。...Simhash算法与随机超平面hash是怎么联系起来的呢？...从上面的计算过程可以看出，simhash算法其实与随机超平面hash算法是相同的，simhash算法得到的两个签名的汉明距离，可以用来衡量原始向量的夹角。...根据经验值，对 64 位的 SimHash ，海明距离在 3 以内的可以认为相似度比较高。 假设对64 位的 SimHash ，我们要找海明距离在 3 以内的所有签名。
simhash计算 给定一篇文章内容，利用simhash算法可以计算出一个哈希值（64位整形）。...海量simhash查询 抽屉原理 之前说过，判定2篇文章相似的规则，就是2个simhash的汉明距离<=3。...查询的复杂性在于：已有100亿个文章的simhash，给定一个新的simhash，希望判断是否与已有的simhash相似。...同理，如果我们把simhash切成5段，分别长度 13bit、13bit、13bit、13bit、12bit，因为2个simhash最多有3比特的差异，那么2个simhash至少有2段是完全相同的。...假设索引库中有100亿个simhash（也就是2^34个simhash），并且simhash本身是均匀离散的。
Simhash算法 simhash算法的输入是一个向量，输出是一个 f 位的签名值。为了陈述方便，假设输入的是一个文档的特征集合，每个特征有一定的权重。...根据经验值，对 64 位的 SimHash ，海明距离在 3 以内的可以认为相似度比较高。 假设对64 位的 SimHash ，我们要找海明距离在 3 以内的所有签名。...(String tokens) { this.tokens = tokens; this.intSimHash = this.simHash(); } public SimHash(String tokens...* @param distance * @return */ public List subByDistance(SimHash simHash, int distance){...; hash1.subByDistance(hash2, 3); s = "This is a test string for testing als"; SimHash hash3 = new SimHash
SimHash签名距离计算 我们把库里的文本都转换为simhash签名，并转换为long类型存储，空间大大减少。现在我们虽然解决了空间，但是如何计算两个simhash的相似度呢？...难道是比较两个simhash的01有多少个不同吗？对的，其实也就是这样，我们通过海明距离（Hamming distance）就可以计算出两个simhash到底相似不相似。...SimHash存储和索引 经过simhash映射以后，我们得到了每个文本内容对应的simhash签名，而且也确定了利用汉明距离来进行相似度的衡量。...分为4个16位段的存储空间是单独simhash存储空间的4倍。之前算出5000w数据是 382 Mb，扩大4倍1.5G左右，还可以接受 6. SimHash存储和索引 1....当文本内容较长时，使用SimHash准确率很高，SimHash处理短文本内容准确率往往不能得到保证； 2.
二.simHash算法简介 以前写的一个介绍simHash的。 1、分词，把需要判断文本分词形成这个文章的特征单词。...在simhash的发明人Charikar的论文中并没有给出具体的simhash算法和证明，以下列出我自己得出的证明思路。 ...Simhash算法与随机超平面hash是怎么联系起来的呢？...从上面的计算过程可以看出，simhash算法其实与随机超平面hash算法是相同的，simhash算法得到的两个签名的汉明距离，可以用来衡量原始向量的夹角。...枚举出所有汉明距离小于3的simhash指纹，对每个指纹在80亿排序指纹中查询。（这种方法需要进行C（64，3）=41664词的simhash指纹，再为每个进行一次查询） 2.
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。...4、短文本和长文本都要去重，经过测试长文本使用simhash效果很好，短文本使用simhash 准备度不高。...（图上的 S1 — SN） 查找： 1、将需要比较的simhash code拆分成4个16位的二进制码。 2、分别拿着4个16位二进制码每一个去查找simhash集合对应位置上是否有元素。...分为4个16位段的存储空间是单独simhash存储空间的4倍。...simhash如何处理短文本？换一种思路，simhash可以作为局部敏感哈希第一次计算缩小整个比较的范围，等到我们只有比较700多次比较时，就算使用我们之前精准度高计算很慢的编辑距离也可以搞定。
现在我们虽然解决了空间，但是如何计算两个simhash的相似度呢？难道是比较两个simhash的01有多少个不同吗？...是有现成的simhash的包，项目地址： https://github.com/leonsim/simhash 安装命令： pip install simhash 1....英文 (1) 查看simhash值 >>> from simhash import Simhash >>> print('%x' % Simhash(u'How are you?...但是细想了一下，simhash支持分词完的列表作为输入数据，所以这完全不影响对simhash包的使用，完全可以使用jieba分词之后，在使用simhash进行计算。...simhash签名。
导语 上一文中从0到1，了解NLP中的文本相似度说到了simhash，结尾的时候，我们提到其主要适用于在海量数据比较时候高效率，那么具体是如何实现的呢？...首先我们来描述下问题： 当我们在使用simhash比较时，依然是对文本进行一一比对，按这个思路，在海量数据几百亿的数量下，这与通过余弦复杂度直接比较的时间复杂度完全一样，随着文本的增多，几乎无法得到适用...问题分解 那么当我们了解了鸽笼原理之后，再回过头来看看上面simhash的问题，首先我们做一些前提假设： 我们simhash中使用的fingerprint为64bit 判定为相似的汉明距离为<=3 此时...在得到上述的知识之后，我们便可以通过降维来大幅度降低simhash的比较次数。由于我们无法事先得知完全相同的是哪一块区域，因此我们必须采用存储多份table的方式。...在本例的情况下，我们需要存储4份table，并将64位的simhash code等分成4份。
SimHash是什么 SimHash是Google在2007年发表的论文《Detecting Near-Duplicates for Web Crawling 》中提到的一种指纹生成算法或者叫指纹提取算法...SimHash的工作原理 SimHash算法工作流程图： ? ?...（6）合并所有的特征向量相加，得到一个最终的向量，然后降维，对于最终的向量的每一位如果大于0则为1，否则为0，这样就能得到最终的simhash的指纹签名 一个例子如下： ? ?...SimHash的应用 通过上面的步骤，我们可以利用SimHash算法为每一个网页生成一个向量指纹，那么问题来了，如何判断2篇文本的相似性？ 这里面主要应用到是海明距离。...（3）海明距离的应用场景 用于编码的检错和纠错 经过SimHash算法提取来的指纹（Simhash对长文本500字+比较适用，短文本可能偏差较大，具体需要根据实际场景测试），最后使用海明距离，求相似
在simhash的发明人Charikar的论文中并没有给出具体的simhash算法和证明，“量子图灵”得出的证明simhash是由随机超平面hash算法演变而来的。...现在通过这样的转换，我们把库里的文本都转换为simhash 代码，并转换为long类型存储，空间大大减少。现在我们虽然解决了空间，但是如何计算两个simhash的相似度呢？...难道是比较两个simhash的01有多少个不同吗？对的，其实也就是这样，我们通过海明距离（Hamming distance）就可以计算出两个simhash到底相似不相似。...两个simhash对应二进制（01串）取值不同的数量称为这两个simhash的海明距离。举例如下： 10101 和 00110 从第一位开始依次有第一位、第四、第五位不同，则海明距离为3。...来一条文本先转换为 simhash code，然后和内存里的simhash code 进行比较，测试100w次计算在100ms。速度大大提升。
pHash跟simhash很多相近的地方。一个是较多用于图像，一个较多用于文本。...）（三） LSH︱python实现MinHash-LSH及MinHash LSH Forest——datasketch（四） 一、pHash跟simhash 1、simhash 可参考：Python...基础教程-python实现simhash算法实例详细介绍 Simhash的算法简单的来说就是，从海量文本中快速搜索和已知simhash相差小于k位的simhash集合，这里每个文本都可以用一个simhash...三、海量数据查找经验 本节来源于：海量数据相似度计算之simhash短文本查找 simhash的数据也会暴增，如果一天100w，10天就1000w了。...simhash如何处理短文本？换一种思路，simhash可以作为局部敏感哈希第一次计算缩小整个比较的范围，等到我们只有比较700多次比较时，就算使用我们之前精准度高计算很慢的编辑距离也可以搞定。
simhash ? simhash是google用来处理海量文本去重的算法。 google出品，你懂的。...在simhash的发明人Charikar的论文中并没有给出具体的simhash算法和证明，量子图灵”得出的证明simhash是由随机超平面hash算法演变而来的。...来一条文本先转换为 simhash code，然后和内存里的simhash code 进行比较，测试100w次计算在100ms。速度大大提升。...(simhash.getBinStr(s1)) # print(simhash.getBinStr(s2)) hash1 = simhash.simHash(s1) hash2...= simhash.simHash(s2) distince = simhash.getDistince(hash1, hash2) # value = math.sqrt(len(s1
得到两篇新闻的simhash之后，计算海明距离。一般的，对于64位simhash，距离小于等于3的即为相似。...回顾一下SimHash海明距离方案：针对64位的simHash值，如果海明距离小于等于3，那么就可以认为相似。...利用这个特性，我们可以这么存储新闻： News: id, simhash(完整的simhash), simhash-A(simhash前16位), simhash-B(simhash17...-32位), simhash-C(simhash33-48位), simhash-D(simhash49-64位), content(文章内容) 搜寻的时候，按照如下算法： 计算新闻...寻找simhash-D为sh-d的所有文章存入集合A 对于集合A中的每篇文章的simHash与sh计算海明距离 短文章补充冗余词 上面针对长文章的simhash方案搞定了，对于短文章还是得检索所有的（利用长度
simhash是Google用来处理海量文本去重的算法。 Google出品，你懂的。...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。...到此，如何从一个doc到一个simhash值的过程已经讲明白了。...正因为它的局部敏感性，所以我们可以使用海明距离来衡量simhash值的相似度。...，也就是此项目进行simhash之前同时还进行了分词和关键词的抽取。
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