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,将所有特征向量相加...
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值来代表,一个simhash有64bit,相似的文本,64bit也相似,论文中k的经验值为3。 该方法的缺点如优点一...
defhammingDis(self,com): t1='0b'+self.simhash t2='0b'+com.simhash n=int(t1,2) ^int(t2,2) i=0 whilen: n &=(n-1) i+=1 returni 原文转自:浅谈simhash及其python实现(CSDN) 参考推荐: 文档去重算法:SimHash SimHash 算法原理及实现 推荐方法总结 基于内容的推荐系统概述 四种推荐解释模板及...
- 核心算法:getfile()、simhashalgo()、haiming() - 相似度:采用simhash值相除后取精确值 测试单元: - 算法:unittest - 测试用例:祖传六份orig.txt 待优化地方: - 初始的测试用例是包含html文本的,由于文本关键词提取必须去除html文本标签内的英文的缘故,此处设计的simhash算法只针对中文,后可通过更改停词库和更改...
simhash算法 simhash算法是Google提出的一种理论，后来一些大神根据这个理论实现了simhash算法，simhash算法是一种局部敏感哈希算法，能够实现相似文本内容的去重。之前的信息摘要算法实现的是相同文本内容的去重。simhash算法去重原理是将要进行比对的原始数据分布生成simhash值，通过比对simhash值的二进制位的差异来表示原始数据...
完全无关的文本正好对应成了相同的simhash,精确度并不是很高,而且simhash更适用于较长的文本,但是在大规模语料进行去重时,simhash的计算速度优势还是很不错的。 5. Simhash算法实现 # !/usr/bin/python# coding=utf-8classSimhash:def__init__(self, tokens='', hashbits=128): ...
python实现Simhash算法 python实现Simhash算法1、simhash步骤 simhash包含分词、hash、加权、合并、降维五⼤步骤 simhash代码如下：import jieba import jieba.analyse import numpy as np class SimHash(object):def simHash(self, content):seg = jieba.cut(content)# jieba.analyse.set_stop_words('stopword.txt')#...
示例如下图：
1. 分词：得到有效的特征向量，每一个特征向量设置1-5等5个级别的权重。
Python simhash算法解决字符串相似问题 好文要顶关注我收藏该文微信分享 lexus 粉丝-240关注 -6 +加关注 0 0 «相似文档查找算法之 simHash 简介及其 java 实现 - leejun_2005的个人页面 - 开源中国社区 »基于SimHash的微博去重 posted on2014-06-06 12:28lexus阅读(226) 评论(0) ...