Simhash

浅谈文本的相似度问题

上篇文章介绍的SimHash算法是比较优秀的文档判重算法，它能处理海量文本的判重，Google搜索引擎也正是用这个算法来处理网页的重复问题。
ACdreamers·2015-03-26 21:00

SimHash算法

首先，SimHash算法主要是用于文本去重的。文本去重的第一步就是判断文本的相似度，如果两个文本的相似度很高，那么我们可以认为它们是相同的文本。 
ACdreamers·2015-03-26 21:00

R语言中文分词jiebaR

MaximumProbability）,隐式马尔科夫模型（HiddenMarkovModel）,索引模型（QuerySegment）,混合模型（MixSegment）,共四种分词模式，同时有词性标注，关键词提取，文本Simhash
u011402596·2015-02-17 11:00

"结巴"中文分词的R语言版本：jiebaR

MaximumProbability），隐式马尔科夫模型（HiddenMarkovModel），索引模型（QuerySegment），混合模型（MixSegment），共四种分词模式，同时有词性标注，关键词提取，文本Simhash
猪猪daxia·2014-12-22 10:00

分布式爬虫系统

3.智能提取算法，相似性SimHash算法，PageRank改进算法等，实现爬取策略，爬取调度。4.可扩展性，a.对于主题爬虫（垂直爬虫），站点爬虫灵活充分转变。b.爬虫性能水平扩展。
JerryDeng·2014-12-06 17:39

SimHash简介以及java实现

转自：http://www.open-open.com/lib/view/open1375690611500.html关于罗刚老师搜索解密中的SimHash算法、TITS算法、标准Trie树、三叉Trie
zhuhongming123·2014-12-03 13:00

jiebaR 0.1 发布，R语言中文分词

MaximumProbability），隐式马尔科夫模型（HiddenMarkovModel），索引模型（QuerySegment），混合模型（MixSegment），共四种分词模式，同时有词性标注，关键词提取，文本Simhash
·2014-11-04 06:00

[数据结构]手写hashmap

http://www.cnblogs.com/fanzhidongyzby/p/3317516.html#define SIZE 100 //地址链个数，足够大class SimHash{    Node
brandohero·2014-10-24 02:00

【转】海量数据相似度计算之simhash和海明距离

通过 采集系统 我们采集了大量文本数据，但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析。分析前我们需要对这些数据去除重复，如何选择和设计文本的去重算法？常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用，如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算，我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重。最简单的做法是拿着待比较的文本
一只死笨死笨的猪·2014-09-30 14:00

simhash相关文章

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。
Alps·2014-09-22 19:55

simhash， minhash ，lsh

如题，先备注，后续补上！把之前关于这块的认知写上。最近和梁兄讨论了这个，又有点新收获。备注几个哈希函数：murmurhash，MD5
hero_fantao·2014-08-30 11:00

simhash Java和Python版本的实现

绍下这个算法主要原理，为了便于理解尽量不使用数学公式，分为这几步：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，我们假设权重分为5个级别（1~5）。比如：“美国“51区”雇员称内部有9架飞碟，曾看见灰色外星人”==>分词后为“美国（4）51区（5）雇员（3）称（1）内部（2）有（1）9架（3）飞碟（5）曾（1）看见（3）灰色（4）外星人（5）”
五山小新新·2014-08-29 00:00

simhash算法实现--查找文件相似度

一、Simhash简介SimHash是用来网页去重最常用的hash方法，速度很快。Google采用这种算法来解决万亿级别的网页去重任务。SimHash算法的主要思想是降维。
hiqj·2014-08-18 09:00

抓取之近似网页过滤

　　抓取的网页内容中，有大部分会是相似的，抓取时就要过滤掉，开始考虑用VSM算法，后来发现不对，要比较太多东西了，然后就发现了simHash算法，这个算法的解释我就懒得copy了，simhash算法对于短数据的支持不好
·2014-08-17 22:00

文本相似度计算-google的simHash汉明距离

阅读更多一、概述针对文本相似性计算，很多开发朋友首先想到的应该是使用向量空间模型VSM（VectorSpaceModel）。使用VSM计算相似度，先对文本进行分词，然后建立文本向量，把相似度的计算转换成某种特征向量距离的计算，比如余弦角、欧式距离、Jaccard相似系数等。这种方法存在很大一个问题：需要对文本两两进行相似度比较，无法扩展到海量文本的处理。想想像Google这种全网搜索引擎，收录了上
dengqsintyt·2014-07-22 17:00

文本相似度计算-google的simHash汉明距离

一、概述    针对文本相似性计算，很多开发朋友首先想到的应该是使用向量空间模型VSM（VectorSpaceModel）。使用VSM计算相似度，先对文本进行分词，然后建立文本向量，把相似度的计算转换成某种特征向量距离的计算，比如余弦角、欧式距离、Jaccard相似系数等。这种方法存在很大一个问题：需要对文本两两进行相似度比较，无法扩展到海量文本的处理。想想像Google这种全网搜索引擎，收录了上
dengqsintyt·2014-07-22 17:00

文本相似度计算-google的simHash汉明距离

一、概述    针对文本相似性计算，很多开发朋友首先想到的应该是使用向量空间模型VSM（VectorSpaceModel）。使用VSM计算相似度，先对文本进行分词，然后建立文本向量，把相似度的计算转换成某种特征向量距离的计算，比如余弦角、欧式距离、Jaccard相似系数等。这种方法存在很大一个问题：需要对文本两两进行相似度比较，无法扩展到海量文本的处理。想想像Google这种全网搜索引擎，收录了上
dengqsintyt·2014-07-22 09:00

Simhash的巧妙

Simhash是localitysensitivehash（局部敏感哈希）的一种，最早由MosesCharikar在《similarityestimationtechniquesfromroundingalgorithms
丕子·2014-06-14 06:00

海量数据相似度计算之simhash和海明距离

海量数据相似度计算之simhash和海明距离2013-08-2813:44严澜（@观澜而索源）jobbole.com 我要评论(0) 字号：T | T通过采集系统我们采集了大量文本数据，但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析
aiape·2014-06-01 16:00

海量数据相似度计算之simhash和海明距离

通过 采集系统 我们采集了大量文本数据，但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析。分析前我们需要对这些数据去除重复，如何选择和设计文本的去重算法？常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用，如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算，我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重。最简单的做法是拿着待比较的文本
wbj0110·2014-05-24 09:00

海量数据相似度计算之simhash和海明距离

通过 采集系统 我们采集了大量文本数据，但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析。分析前我们需要对这些数据去除重复，如何选择和设计文本的去重算法？常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用，如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算，我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重。最简单的做法是拿着待比较的文本
wbj0110·2014-05-24 09:00

海量数据相似度计算之simhash和海明距离

通过 采集系统 我们采集了大量文本数据，但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析。分析前我们需要对这些数据去除重复，如何选择和设计文本的去重算法？常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用，如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算，我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重。最简单的做法是拿着待比较的文本
wbj0110·2014-05-24 09:00

python实现simhash算法实例

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，
·2014-04-25 11:56

SimHash算法

说到文本相似性计算，大家首先想到的应该是使用向量空间模型VSM（VectorSpaceModel）。使用VSM计算相似度，先对文本进行分词，然后建立文本向量，把相似度的计算转换成某种特征向量距离的计算，比如余弦角、欧式距离、Jaccard相似系数等。这种方法存在很大一个问题：需要对文本两两进行相似度比较，无法扩展到海量文本的处理。想想像Google这种全网搜索引擎，收录了上百亿的网页，爬虫每天爬取
hfy9013·2014-04-13 22:00

开源算法总结

1》unixgrep算法： Boyer-Moore 常用的字符串查找算法2》去重算法bloomfilter算法3》文章相似度算法simhash算法的4》rsync的核心算法 checksum算法
昏鸦·2014-02-12 11:00

simhash算法的原理

第一次听说google的simhash算法[1]时，我感到很神奇。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，原理上相当于伪随机数产生算法。
july_2·2014-01-15 14:00

simhash算法

第一次听说google的simhash算法[1]时，我感到很神奇。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，原理上相当于伪随机数产生算法。
u010064842·2013-12-30 23:00

介绍一个基于simhash作海量文章排重的库：simhashpy

基于simhash的海量文章排重的实践简单介绍simhash是一种能计算文档相似度的hash算法。
余争·2013-12-17 09:00

海量数据相似度计算之simhash和海明距离

通过 采集系统 我们采集了大量文本数据，但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析。分析前我们需要对这些数据去除重复，如何选择和设计文本的去重算法？常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用，如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算，我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重。最简单的做法是拿着待比较的文本
suwei19870312·2013-12-16 16:00

simhash（局部敏感哈希）的原理及应用

simhash的背景simhash广泛的用于搜索领域中，也许在面试时你会经常遇到这样的问题，如果对抓取的网页进行排重，如何对搜索结果进行排重等等。
desionwang·2013-11-20 13:45

simhash（局部敏感哈希）的原理及应用

simhash的背景 simhash广泛的用于搜索领域中，也许在面试时你会经常遇到这样的问题，如果对抓取的网页进行排重，如何对搜索结果进行排重等等。
wdxin1322·2013-11-20 13:00

simhash的原理和php实现

1simhash的原理，比较详细的参考链接：http://my.oschina.net/leejun2005/blog/1500862simhash的php实现（如下）。
轻舞凋零·2013-11-16 22:00

MinHash

1.概述    跟SimHash一样，MinHash也是LSH的一种，可以用来快速估算两个集合的相似度。MinHash由AndreiBroder提出，最初用于在搜索引擎中检测重复网页。
yueyedeai·2013-11-13 09:00

MinHash

1.概述    跟SimHash一样，MinHash也是LSH的一种，可以用来快速估算两个集合的相似度。MinHash由AndreiBroder提出，最初用于在搜索引擎中检测重复网页。
noobzc1·2013-10-14 11:00

simhash

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，原理上相当于伪随机数产生算法。产生的两个签名，如果相等，说明原始内容在一定概率下是相等的；如果不相等，除了说明原始内容不相等外，不再提供任何信息，因为即使原始内容只相差一个字节，所产生的签名也很可能差别极大。从这个意义上来说，要设计一个hash算法，对相似的内容产生的签名也相近，是更为艰难的任务，因为它的签名值除了提供原始内容是否相
wangzhiqing3·2013-10-05 15:00

simhash与重复信息识别

在工作学习中，我往往感叹数学奇迹般的解决一些貌似不可能完成的任务，并且十分希望将这种喜悦分享给大家，就好比说：“老婆，出来看上帝”…… 随着信息爆炸时代的来临，互联网上充斥着着大量的近重复信息，有效地识别它们是一个很有意义的课题。例如，对于搜索引擎的爬虫系统来说，收录重复的网页是毫无意义的，只会造成存储和计算资源的浪费；同时，展示重复的信息对于用户来说也并不是最好的体验。造成网页近重复的可能原因主
xiaolang85·2013-09-18 18:00

c#-SimHash匹配相似-算法

使用场景：Google 的 simhash 算法 //通过大量测试，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。
·2013-09-09 22:00

海量数据相似度计算之simhash短文本查找

转自：http://www.lanceyan.com/tech/arch/simhash_hamming_distance_similarity2-html.html在前一篇文章 《海量数据相似度计算之
June2005·2013-09-09 16:43

海量数据相似度计算之simhash短文本查找

转自：http://www.lanceyan.com/tech/arch/simhash_hamming_distance_similarity2-html.html在前一篇文章《海量数据相似度计算之simhash
June2005·2013-09-09 16:43

海量数据相似度计算之simhash和海明距离

转自http://www.lanceyan.com/tech/arch/simhash_hamming_distance_similarity.html通过 采集系统 我们采集了大量文本数据，但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析
June2005·2013-09-09 16:48

海量数据相似度计算之simhash和海明距离

转自http://www.lanceyan.com/tech/arch/simhash_hamming_distance_similarity.html通过采集系统我们采集了大量文本数据，但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析
June2005·2013-09-09 16:48

海量数据相似度计算之simhash短文本查找

海量数据相似度计算之simhash短文本查找海量数据相似度计算之simhash短文本查找在前一篇文章《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
·2013-09-09 11:00

海量数据相似度计算之simhash短文本查找

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。
观澜而索源·2013-09-09 07:00

海量数据相似度计算之simhash短文本查找

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。
lanceyan·2013-09-09 07:00

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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。
·2013-09-09 07:00

海量数据相似度计算之simhash短文本查找

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。
·2013-09-08 23:00

海量数据相似度计算之simhash短文本查找

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。
blueoceanyl·2013-09-08 16:33

海量数据相似度计算之simhash短文本查找

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。
blueoceanyl·2013-09-08 16:33

字符串匹配算法之SimHash算法

字符串匹配算法之SimHash算法SimHash算法由于实验室和互联网基本没啥关系，也就从来没有关注过数据挖掘相关的东西。
·2013-08-31 23:00

海量数据相似度计算之simhash和海明距离

海量数据相似度计算之simhash和海明距离2013/08/28|分类： IT技术 | 0条评论 |标签： 大数据, 数据采集, 海明距离分享到：7原文出处： 严澜（@观澜而索源）通过 采集系统 我们采集了大量文本数据
pi9nc·2013-08-31 19:00
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