simHash

孙玄：人工智能时代，你需要掌握的经典大规模文本相似识别架构和算法

文章目录1、背景2、向量化3、距离度量3.1欧式距离4、相似度度量4.1余弦相似度5、欧式距离和余弦相似度6、大规模文本相似7、SimHash8、降维比较9、SimHash的利弊孙玄：毕业于浙江大学，现任转转公司首席架构师
江帅帅·2019-11-08 14:40

simhash与重复信息识别

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要包括：镜像网站内容复制嵌入广告计数改变少量修改一个简化的爬虫系统架构如下图所示：Paste_Image.png事实上，传统比较两个文本
宿逆·2019-11-05 08:00

.NET下文本相似度算法余弦定理和SimHash浅析及应用实例分析

本文实例讲述了.NET下文本相似度算法余弦定理和SimHash浅析及应用。分享给大家供大家参考。
·2019-09-23 20:39

NLP点滴——文本相似度

https://www.cnblogs.com/xlturing/p/6136690.html目录前言字面距离commonlang库相同字符数莱文斯坦距离(编辑距离)定义实现方式Jaro距离定义实现方式应用SimHash
尽拣寒枝不肯栖·2019-08-25 14:13

文本相似去重 SimHash

前言SimHash是Google在2007年发表的论文《DetectingNear-DuplicatesforWebCrawling》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
Notzuonotdied·2019-07-30 23:41

自然语言处理 | (30) 文本相似度计算与文本匹配问题

目录1.文本相似度问题与应用2.文本相似度模型介绍3.实战：基于Python实现编辑距离4.实战：基于simhash实现相似文本判断5.实战：词向量WordAVG1.文本相似度问题与应用文本相似度问题文本相似度问题包含
CoreJT·2019-07-15 16:37

短文本相似度算法

目录一、无监督方法1、余弦相似度度量1.1基于TF-IDF计算词频向量1.2基于Word2Vec计算词向量2、基于simHash计算文本相似度3、直接度量句子间相似度—WMD二、有监督方法一、无监督方法
冰__蓝·2019-07-15 14:14

simHash介绍及python实现

文章目录1、simHash简介2、simHash具体流程3、Python实现simHash1、simHash简介simHash算法是GoogleMosesCharikear于2007年发布的一篇论文《DetectingNear-duplicatesforwebcrawling
冰__蓝·2019-07-12 11:30

simhash算法：海量千万级的数据去重

simhash算法：海量千万级的数据去重simhash算法及原理参考：简单易懂讲解simhash算法hash哈希：https://blog.csdn.net/le_le_name/article/details
-零·2019-07-08 12:00

simHash 文档指纹去重算法

1.simHash算法过程：参考论文来源《Similarityestimationtechniquesfromroundingalgorithms》。
SHAN某人·2019-05-24 07:06

SimHash算法原理

简单的说，SimHash算法主要的工作就是将文本进行降维，生成一个SimHash值，也就是论文中所提及的“指纹”，通过对不同文本的SimHash值进而比较海明距离，从而
Daverain·2019-05-21 20:27

Spark sort与top序列化问题：Task not serializable

前几天在写文章相似度比较，要取每篇文章最长的若干句，然后simHash得相似度。
花落的速度·2019-04-17 11:07

simhash比较文本相似度的原理与实现

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。
椒汁·2019-04-12 14:20

使用余弦相似度算法计算文本相似度

在求相似度的时候经常会有以下一些方法，1.基于词向量余弦相似度曼哈顿距离欧几里得距离明式距离（是前两种距离测度的推广），在极限情况下的距离是切比雪夫距离2.基于字符的编辑距离simhash共有字符数（有点类似
Little Programmer·2019-04-09 09:35

爬虫等数据去重方案: 摘要算法 Simhash 布隆过滤器

1.去重的应用场景和基本原理1.1场景引入思考:1.防止发送重复的请求2.防止保存重复的数据原理:一致,对二进制字符串去重1.2基本原理:思考:明确数据构成类型(字符串,数字,对象,特殊字符…)==>来制定去重方案判断依据:什么样的数据算作重复数据?总结:​根据给定的[判断依据]和[去重容器],将原始数据逐一进行判断,判断去重容器中是否有该数据,如果没有则把该数据的对应判断依据添加到去重容器中,同
DefaultTest·2019-03-30 00:00

局部敏感哈希（LSH）之simhash和minhash

然后每个hash将L里面的分词分别进行hash，然后得到K个被hash过的集合3.分别得到K个集合中的最小hash，然后组成一个长度为K的hash集合4.最后用Jaccardindex求出两篇文档的相似度simhash1
jingsupo·2019-03-27 15:00

simHash海量去重java实现

simHash的概念及介绍，我就不赘述了，搜一下到处是，我也是查了一些资料加上自己业务需求，最后整理了一份java实现的工具方法，如有不妥指出，欢迎指出。
JandMin·2019-02-20 16:50

使用SimHash进行海量文本去重

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。
MarsYWK·2018-12-26 18:29

文本相似度计算_03

本文主要介绍余下的两种文本相似度的计算方式:simhash+汉明距离minhashsimhash+汉明距离simhash是google用来处理海量文本去重的算法。
青空栀浅·2018-12-21 00:00

【python 走进NLP】simhash 算法计算两篇文章相似度

互联网网页存在大量的重复内容网页，无论对于搜索引擎的网页去重和过滤、新闻小说等内容网站的内容反盗版和追踪，还是社交媒体等文本去重和聚类，都需要对网页或者文本进行去重和过滤。最简单的文本相似性计算方法可以利用空间向量模型，计算分词后的文本的特征向量的相似性，这种方法存在效率的严重弊端，无法针对海量的文本进行两两的相似性判断。模仿生物学指纹的特点，对每个文本构造一个指纹，来作为该文本的标识，从形式上来
开心果汁·2018-12-17 17:38

网页去重算法-怎么和搜索引擎算法做斗争

要知道你准备在哪个范围或者网站去搜索);百度提交，合作DNS，已有爬虫入口二、爬(将所有的网站的内容全部爬下来)三、取(分析数据，去掉对我们没用处的数据);去重：Shingle算法》SuperShinge算法》I-Match算法》SimHash
老朱seo·2018-11-30 19:31

网页去重算法-怎么和搜索引擎算法做斗争

要知道你准备在哪个范围或者网站去搜索);百度提交，合作DNS，已有爬虫入口二、爬(将所有的网站的内容全部爬下来)三、取(分析数据，去掉对我们没用处的数据);去重：Shingle算法》SuperShinge算法》I-Match算法》SimHash
老朱seo·2018-11-30 19:31

使用SimHash进行海量文本去重

[Algorithm]使用SimHash进行海量文本去重转载：http://www.cnblogs.com/maybe2030/阅读目录1.SimHash与传统hash函数的区别2.SimHash算法思想
野路子的数据科学·2018-11-29 10:31

使用SimHash进行海量文本去重

[Algorithm]使用SimHash进行海量文本去重转载：http://www.cnblogs.com/maybe2030/阅读目录1.SimHash与传统hash函数的区别2.SimHash算法思想
野路子的数据科学·2018-11-29 10:31

[Algorithm] 使用SimHash进行海量文本去重

参考http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5203186.html阅读目录SimHash与传统hash函数的区别SimHash算法思想SimHash流程实现SimHash
evsunny·2018-11-07 11:02

Simhash的生成及存储

一、背景介绍根据DetectingNear-DuplicatesforWebCrawling论文中的介绍，在互联网中有很多网页的内容是一样的，但是它们的网页元素却不是完全相同的。每个域名下的网页总会有一些自己的东西，比如广告、导航栏、网站版权之类的东西，但是对于搜索引擎来讲，只有内容部分才是有意义的，虽然网页元素不同，但是对搜索结果没有任何影响，所以在判定内容是否重复的时候，应该忽视后面的部分。当
爱思考的实践者·2018-09-04 17:02

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和数
寒夕若梦·2018-06-20 09:57

浅析simhash算法

计算文章相似度,用到了simhash算法问题一:传统的hash只能够判断两篇文章是不是完全一样,(即hash相等)而不能判断相似度,问题二:使用余弦相似度判断文章相似度,即:先进行分词,得到一系列特征向量
Dameinvy·2018-06-07 15:23

simhash原理及使用

1.简介simhash是一种局部敏感hash。那什么叫局部敏感呢，假定两个字符串具有一定的相似性，在hash之后，仍然能保持这种相似性，就称之为局部敏感hash。普通的hash是不具有这种属性的。
erinapple·2018-06-02 14:22

simhash文章排重

背景提升产品体验，节省用户感知度。——想想，如果看到一堆相似性很高的新闻，对于用户的留存会有很大的影响。技术方案1、信息指纹算法思路：为每个网页计算出一组信息指纹(Fingerprint)。比较两个网页相同信息指纹数量，从而判断内容的重叠性。步骤：1）提取网页正文信息特征（通常是一组词），并进行向量化处理（权重算法：如nf/df）。2）取前N个信息特征，进行MD5哈希，得到信息指纹。优点：算法简单
jstarseven·2018-05-25 17:00

海量数据相似度搜索，如相似的网页、图像、文章、query 等相似性搜索

article/details/12342159局部敏感哈希(Locality-SensitiveHashing,LSH)方法介绍http://grunt1223.iteye.com/blog/964564simhash
MachineRandy·2018-05-23 21:17

SimHash算法原理（汉明距离）

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
arduion·2018-05-21 14:09

12.20今日头条实习面试总结-算法工程师

一面项目经历1.LDA模型，Simhash的流程这个问题主要问的是算法是怎么工作的，工作流程，就是具体在做工程的时候怎样实现，没有涉及到太多的公式2.问了LSTM的结构，公式推导这个当时是让我画出LSTM
Johnson0722·2017-12-24 12:58

文本相似度simhash算法-简单说

simhash算法文本相似度就比较两个文本是否重复或者接近重复。如果在10万百万文本里面比对这该如何？最简单的做法是拿着待比较的文本和数据库中所有的文本比较一遍如果是重复的数据就标示为重复。
Osborn521·2017-11-27 17:54

SimHash , 用于文本的局部敏感哈希

min-wiseindependentpermutations2.SimHashSimHash适用于可以用若干个对来表示的样本,如object={,...,}(1)f为feature,w为weight.那么可以通过SimHash
yichudu·2017-09-27 10:36

SimHash实现的评论查重

simhash算法分为5个步骤：分词、hash、加权、合并、降维，具体过程如下所述：分词给定一段语句，进行分词，得到有效的特征向量，然后为每一个特征向量设置1-5等5个级别的权重（如果是给定一个文本，那么特征向量可以是文本中的词
机灵小桶桶·2017-08-01 13:25

深入理解simhash原理

一、LSH介绍LSH(Localitysensitivehashing)是局部敏感性hashing，它与传统的hash是不同的。传统hash的目的是希望得到O（1）的查找性能，将原始数据映射到相应的桶内。LSH的基本思想是将空间中原始数据相邻的2个数据点通过映射或者投影变换后，这两个数据点在新的空间中的相邻概率很大，不相邻的点映射到同一个桶的概率小。我们可以看到将一个在超大集合内查找相邻元素的问题
_Kevin_Duan_·2017-07-30 11:48

实时重复文章识别——SimHash

一、背景介绍在前边的文章中，我们采用的是用google的Doc2Vec模型来识别重复文章的，从线上运行的效果来看，它的准确率是比较高的。当然，这是建立在把所有的文章都当做训练数据来训练Doc2Vec模型的基础上的，它推断出一篇文章的向量之后再去做相似计算的效果是不太好的。况且，训练模型的耗时是比较长的，因此，这种模型的适用性只适合于离线计算文章之间的相似，并不适合实时识别重复文章，由于我们现在的文
_Kevin_Duan_·2017-06-24 11:40

海量数据处理（四） simhash

这就是这这会要讨论的simhash算法。 simhash过程一共有5个步骤，分词，hash,加权,合并，降维。 第一步分词。假设现在给一个句子：我今天有课。再给一个句子：我明天有课。
qq_33225741·2017-05-06 18:00

海量数据相似查找系列1 -- Minhashing & LSH & Simhash 技术汇总

范涛发表于2017-04-19最近把海量数据如何进行相似查找技术进行个大体汇总，包括高维稀疏数据和稠密数据。这一节重点针对高维稀疏数据情况，说如何通过哈希技术进行快速进行相似查找。试想个案例，就拿推荐系统中item-user矩阵说事。如果你有item数量是百万级别，user是千万级别，这个矩阵是十分稀疏的。你如何计算每一个item的TopN相似item呢？同样海量文本场景，文本集合可以看成doc-
范涛·2017-04-19 21:08

[转][转] 文本相似性算法Simhash原理及实践

simhash（局部敏感哈希）的原理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。
heiyeshuwu·2017-04-09 01:00

[转] 文本相似性算法Simhash原理及实践

simhash（局部敏感哈希）的原理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。
黑夜路人·2017-04-08 18:28

[转][转] 文本相似性算法Simhash原理及实践

simhash（局部敏感哈希）的原理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。
heiyeshuwu·2017-04-08 17:00

simhash的python实现

importhashlibdefhash_str(s):md5=hashlib.md5()md5.update(s)res=int(md5.hexdigest()[:16],base=16)returnbin(res)[2:].zfill(64)defsimhash(words,weights):words=map(hash_str,words)deffunc(pair):word,weight=
asd991936157·2017-03-23 23:33

新闻内容去重算法simhash实践

我提供内容的检测算法一通用网页去重算法框架二simhash算法简单一查网页去重，就知道google的simhash算法。来自于GoogleMosesCh
一个人的场域·2017-02-16 18:18

基于hash的文档判重——simhash

发现simhash比较好用，实现简单。顾名思义simhash是一种hash算法，以前在我印象中hash算法是将一个
李琼羽·2016-12-22 23:01

我所理解的simhash

摘要：最近在看关于搜索引擎方面的书籍，常见的去重算法有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离今天我所记录的是关于网页去重的另一个一个算法----simhash，刚好工作有需要就试着用上了
dhc成·2016-12-15 10:33

网页查重-simhash算法的java实现

网页查重-simhash算法的java实现在上一篇文章中，我们简单介绍了simhash算法，而在实际将它应用到网页查重中，我们首先需要分词算法将网页传来的数据流按照权重分开，但是由于对于中文和英文混杂的分词并不熟悉
Xkhbear·2016-12-07 17:24

浅谈simhash及其python实现

一直想写个总结来回顾simhash，一直没抽出时间，现在还是好好写写总结一下。作者随笔，废话有点多，不喜勿喷，欢迎指教。
madujin·2016-11-13 21:31

simhash算法原理及实现

simhash是google用来处理海量文本去重的算法。google出品，你懂的。
宿逆·2016-11-08 14:35
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