传统的去重一般是对文章的url链接进行排重,但是对于抓取的网页来说,各大平台的新闻可能存在重复,对于只通过文章url进行排重是不靠谱的,为了解决这个痛点于是就提出了用simhash来解决这个难题。 1.简介 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...
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,被Google广泛应用在亿级的网页去重的Job中,作为locality sensitive hash(局部敏感哈希)的一种,其主要思想是降维,什么是降维? 举个通俗点的例子,一篇若干数量的文本内容,经过simhash降维后,...
simhash本质上是局部敏感性的hash,和md5之类的不一样。 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。 『高效计算二进制序列中1的个数』 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 /* src/Simhasher.hpp */boolisEqual(uint64_t lhs,uint64_t rhs,unsigned short n=3...
一、指纹识别技术如何重构广告审核体系 在杭州某MCN机构的数据中心，运维主管张磊展示了他们的素材管理后台：每天新增的15万条短视频素材中，有38%会触发平台的重复检测机制。这种现象背后，是SimHash算法构建的64位数字指纹在发挥作用。该算法的核心在于将视频关键帧、音频波形、文字脚本等多元信息转化为特征向量。某美妆...
MinHash、SimHash和(假设的)Klongsent算法各有千秋,适用于不同的文本去重场景。在选择算法时,应根据具体需求、数据规模、实时性要求等因素综合考虑。通过合理应用这些算法,我们可以有效地解决文本去重问题,提升数据处理和分析的效率。同时,借助百度智能云一念智能创作平台,我们可以进一步提升文本处理的效率和准确性。相关...
SimHash算法在大数据文本去重领域具有广泛的应用前景。通过计算文本指纹的海明距离,可以快速判断文本的相似度,从而实现文本的快速去重。 1. 文本相似度计算 在文本相似度计算中,可以使用SimHash算法计算两个文本指纹的海明距离,根据海明距离的大小判断文本的相似度。一般来说,海明距离越小,文本的相似度越高。 2. 文本...
SimHash 是为了计算任意多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。 汉明距离是指两个相同长度的字符串相同位置上不同的字符的个数。 两个码
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。传统的hash算法产生的两个签名,如果原始内容在一定概率下是相等的;如果不相等,除了说明原始内容...
SimHash算法用于长文本去重的相关信息如下：算法简介：SimHash算法由Google在2007年提出，主要应用于网页去重。该算法将文本转换为一个独特的“指纹”，即SimHash值，通过比较不同文本的SimHash值，可以判断文本的相似度。计算过程：分词：首先对文本进行分词，并为每个特征词赋予权重。Hash：使用hash函数将每个...
SimHash全称Similarity-Hash,由Google提出,该算法用于将文本映射为可衡量相似度(海明距离)的hash编码,属于数据表示的一种。其最常见的作用即为多文本去重。常见的文本相似度衡量方式如:基于单字的最小编辑距离,Jaccard距离;基于数值向量的Lp距离,余弦相似度等等。当文本数超过上万,用普通的两两文本相似度计算+全文本遍...