主要是针对中文文档,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。 对比其他算法 『百度的去重算法』 百度的去重算法最简单,就是直接找出此文章的最长的n句话,做一遍hash签名。n一般取3。 工程实现巨简单,据说准确率和召回率都能到达80%以上。 『shingle算法』 shingle原理略复杂,不细说。 shingle...
本文主要介绍海量item之间相似度计算问题——局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)之SimHash算法原理。 假设有3个商品,即:item1、item2和item3,每个商品用二维的embedding来表示,同时随机初始化6个超平面,即:s1、s2、s3、s4、s5和s6,每个超平面也是一个二维的embedding,这时可以在二维平面直角坐标系下表示,...
SimHash算法由Google工程师Moses Charikar在2002年提出,其核心思想是通过降维技术将高维的文本特征向量映射成一个低维的哈希值(指纹)。这个哈希值在保持文本相似度信息的同时,大大降低了数据的维度,便于存储和比较。 算法原理与步骤 特征提取与分词: 对文本进行分词,提取关键词,并计算每个关键词的权重(如使用TF-IDF或...
simhash算法原理 谷歌通过simhash算法来对重复的网页进行去重,因此产生了simhash算法 simhash算法主要是针对长文本的相似度,节省时间而创立的 算法主要分为五步: 1.分词对文本分词,提取特征词并计算tfidf值; 2.哈希对特征词进行哈希编码,比如把一个词“X”变为100001的方式, 3.加权乘以它的权重,假如X的权重为5,则...
simhash算法原理 解释一下图片:这里feature可以指一篇文档分词后的某个词,即将文档中的某个词作为一个特征。weight是这个词的权重,这里可以是这个词在这个句子中出现的次数。 这里的hash算法就是传统的hash算法,通过调用一个hash函数实现的。 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...
Simhash算法是一种用于计算文本相似度的算法,它基于局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing)的原理。其核心思想是将文本内容表示为一个固定长度的二进制向量,并通过一系列位运算将文本内容映射到这个向量空间中。 具体来说,Simhash算法首先对文本内容进行分词,并计算每个词的特征向量。然后通过加权计算,将所有特征向量...
输入：n个d维item的embedding，k为目标item，m个随机超平面哈希函数输出：每个item的topk相似item遍历每个item，通过哈希函数计算SimHash值，将item放入相应桶在每个桶内找到目标item的topk相似项欲获取实际的代码实现，可参考GitHub地址：github.com/LinkedInAtti...总之，LSH之SimHash算法通过巧妙的哈希机制，...
在海量数据相似度计算中，面对几十万甚至几百几千万的数据量，笛卡尔积计算方式变得不可行。为此，本文引入局部敏感哈希（LSH）之SimHash算法原理，解决此问题。考虑三个商品，即：item1、item2和item3，用二维embedding表示，随机初始化六个超平面。在二维坐标系下，每个超平面与商品进行向量点积计算，结果...
一、SimHash算法 1、SimHash算法五个步骤 2、抽屉原理 抽屉原理:桌上有十个苹果,要把这十个苹果放到九个抽屉里,无论怎样放,我们会发现至少会有一个抽屉里面至少放两个苹果。这一现象就是我们所说的“抽屉原理”。 抽屉原理的一般含义为:“如果每个抽屉代表一个集合,每一个苹果就可以代表一个元素,假如有n+1个...