SimHash

关键字：字符串降维，汉明匹配，顺序无关

基本原理

simhash是google用于解决海量数据去重的问题，通过降维到hash_code，在通过降维后的code进行两两匹配。
流程如下：
- 1、分词，把需要判断文本分词形成这个文章的特征单词。最后形成去掉噪音词的单词序列并为每个词加上权重。

• 2、hash，通过hash算法把每个词变成hash值，比如“美国”通过hash算法计算为 100101,“51区”通过hash算法计算为 101011。

• 3、加权，通过 2步骤的hash生成结果，需要按照单词的权重形成加权数字串，比如“美国”的hash值为“100101”，通过加权计算为“4 -4 -4 4 -4 4”；“51区”的hash值为“101011”，通过加权计算为 “ 5 -5 5 -5 5 5”。

• 4、合并，把上面各个单词算出来的序列值累加，变成只有一个序列串。比如 “美国”的 “4 -4 -4 4 -4 4”，“51区”的 “ 5 -5 5 -5 5 5”， 把每一位进行累加， “4+5 -4+-5 -4+5 4+-5 -4+5 4+5” ==》 “9 -9 1 -1 1 9”。这里作为示例只算了两个单词的，真实计算需要把所有单词的序列串累加。

• 5、降维，把4步算出来的 “9 -9 1 -1 1 9” 变成 0 1 串，形成我们最终的simhash签名。 如果每一位大于0 记为 1，小于0 记为 0。最后算出结果为：“1 0 1 0 1 1”。

流程图如下：

性能比较

如果使用普通算法，新进入的文本需要与存储中的所有文本进行两两匹配，时间复杂度为

n∗log(n)∗N

n为字符串长度，N为字符串个数

通过simhash，时间复杂度为

m∗N

m为降维后的hashcode长度

对于长文本来说， n∗log(n)>>m ，通过这种方式能有效降维。

分桶simhash

通过hash，我们把字符降维，并通过汉明距离两两匹配。但是如果字符串个数

N

为主要的瓶颈是，这种方式依然有较高的时间复杂度。
由于simhash的思路是，相似的文本，得到的hash_code大部分位是相同的。我们可以把hash_code再次分块，进行完全匹配，如下：

我们假定3bit一下差异的文本，是相似的，那么分为四块，至少有一块是完全相同的，于是通过完全匹配即可。

simhash的短文本可行性

simhash在短文本中效果并不好。
- 1.（相关blog）
此blog的结论是，效果不好
- 2.地址相似度实验

实验结论是，短文本效果不好。