学习文献主要是： http://blog.csdn.net/heiyeshuwu/article/details/44117473 http://my.oschina.net/leejun2005/blog/150086 simHash产生背景： 1：事件，爬虫中不可避免会爬出许多相似的html文本信息，全部存储是意义不…

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。simhash被Google用来在海量文本中去重。 2. …

1. 引言 当今时代，互联网的飞速发展，越来越多的数据量给人们带来了非常大的困扰，但是经研究发现，在海量数据中，有大量的数据是相似甚至重复冗余的，并且随着数据的增长，冗余数据变得越来越多，缓解数据中心存储容量已成为巨大挑战 [1]。 因此，相似文档识别技术在诸多领域…

互联网网页存在着大量重复内容，必须有一套高效的去重算法，否则爬虫将做非常多的无用功，工作时效性无法得到保证，更重要的是用户体验也不好。业界关于文本指纹去重的算法众多，如 k-shingle 算法、google 提出的simhash …

引言 项目中原使用的文本对比算法是使用MD5 Hash的方法。MD5 Hash算法简单来说是指对于任何长度的文本都可生成一段128bit长度的字符串，相同文本生成的Hash字符串是相同的，因此可用来比较文本是否相同。 但这种传统的Hash算法，对于文本的查…

导入simhash工程 这个项目不能直接使用，因为jar包的问题，需要进行改造。 测试simhash 按照测试用例的要求，准备两个文件，就是需要进行对比的文章 执行测试用例，结果如下 案例整合 需要先把simhash安装到本地仓库 在案例…

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。随着信息膨胀时代的来临，算法也…

1、simHash简介 simHash算法是GoogleMoses Charikear于2007年发布的一篇论文《Detecting Near-duplicates for web crawling》中提出的， 专门用来解决亿万级别的网页去重任务。 simHash是局部敏感哈希（locality sensitve hash）的一种&#…

目录 0x01 海量数据文本相似度解决方式SimHash分词方法基于内容推荐算法 0x02 海量simhash查询 （1）抽屉原理 （2）建立索引 （3）判重 （4）优化效果 （5）权衡…

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。但是随着业务的增长 simhash的数据也会暴增，如果一天100w，10天就1000w了。我们如果插入一条数据就要去比较1000w次的simhash&…

听闻SimHash很强，对海量文档相似度的计算有很高的效率。查了查文档，大致的流程如下： 大致流程就是：分词， 配合词频计算哈希串（每个分出来的词最终会计算处同样的长度）， 降维&#xf…

本文字数：2873字 预计阅读时间：15分钟 01 一、背景 信息流个性化推荐场景中依赖爬虫抓取的海量新闻库，这些新闻中不乏互相抄袭的新闻，这些内容相似的文章，会造成内容的同质化并加重数据库的存储负担，更糟糕的是降低了信息流内容的体验。所以需要一种准确高效的文本去重算…

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。随着信息膨胀时代的来临，算法也在…

simhash simhash 是一种长文本的查重算法。 SimHash本身属于一种局部敏感hash，其主要思想是降维，将高维的特征向量转化成一个f位的指纹（fingerprint），通过算出两个指纹的海明距离（hamming distince）来确定两篇文章的相似度，海明距离越小，相似度越低（根据 Detecting…

Simhash原理 1：背景 SimHash算法是Google在2007年发表的论文《Detecting Near-Duplicates for Web Crawling》中提到的一种指纹生成算法，被应用在Google搜索引擎网页去重的工作之中。SimHash值不但提供了原始值是否相等这一信息，还能通过该…

1. 为什么需要Simhash? 传统相似度算法：文本相似度的计算，一般使用向量空间模型(VSM)，先对文本分词，提取特征，根据特征建立文本向量，把文本之间相似度的计算转化为特征向量距离的计算，如欧式距离、余弦夹角等。 缺点：大数据情况下复杂度会很高。 Simhash应用场景：…

screenX:鼠标位置相对于用户屏幕水平偏移量，而screenY也就是垂直方向的，此时的参照点也就是原点是屏幕的左上角。(简单的说就是电脑桌面的左边到当前鼠标点的距离)clientX:跟screenX相比就是将参照点改成了浏览器内容区域的左上角，该参照点会…

背景 最近在做一款基于canvas的画板插件，开发过程中的画笔功能就会使用很多关于鼠标位置的属性：screenX/Y，clientX/Y，pageX/Y，offsetX/Y，以及节点offsetLeft和offsetTop。 之前在做到过类似的工具(很简单)…