python 计算两篇文章的相似度算法simhash见： https://blog.csdn.net/u013421629/article/details/85052915 对长文本 是比较合适的（超过500字以上） 下面贴上java 版本实现： pom.xml 加入依赖 <dependency><groupId>org.jsoup</groupId><artifactId>jsoup</a

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

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 算法、Minhash 算法、百度top k 最长句子签名算法等等，本文主要介绍simhash算法以及python应用. simhash 与传统hash 的区别 传统

转自： simHash 简介以及 java 实现 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

之前找实习的时候被问到海量数据文本相似度怎么解决，当时很懵，在面试官的引导下说出了hash table+排序的方法（是的，我总能智障出新花样），当时想的是先做分词再做哈希，然后对标记哈希后的词（这时已是数字）进行排序通过共同的数字来度量它们的好坏。 在翻之前的面试笔记突然看到这个，就来网上找找解决方案，发觉hash没有问题，但后面的确是跑偏了。 常规的解法是SimHash，通过对分好的词进行h

http://blog.csdn.net/lgnlgn/article/details/6008498 有1亿个不重复的64位的01字符串，任意给出一个64位的01字符串f，如何快速从中找出与f汉明距离小于3的字符串？   大规模网页的近似查重 主要翻译自WWW07的Detecting Near-Duplicates for Web Crawling  WWW上存在大量内容近

搜索推荐系统专栏简介：搜索推荐全流程讲解（召回粗排精排重排混排）、系统架构、常见问题、算法项目实战总结、技术细节以及项目实战（含码源） 专栏详细介绍：搜索推荐系统专栏简介：搜索推荐全流程讲解（召回粗排精排重排混排）、系统架构、常见问题、算法项目实战总结、技术细节以及项目实战（含码源） 前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料： 推荐系统算法库，包含推荐系统经典及最新算法讲解，以及涉及后续业务落地

阅读目录 1. SimHash与传统hash函数的区别2. SimHash算法思想3. SimHash流程实现4. SimHash签名距离计算5. SimHash存储和索引6. SimHash存储和索引7. 参考内容 　　在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法（[Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿）以及局部敏感hash算法（[Algorithm]

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，算法也在不断的精进，相似算法同样在不断的发展，接触过lucene的同学想必都会了解相似夹角的概念，那就是一种相似算法，通过计算两个向量的余弦值来判断两个向量的相似性，但这种方式需

原文链接：https://www.cnblogs.com/baochuan/p/9089244.html  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）