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2021-08-05 15:10:20
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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。传统的hash算法产生的两个签名，如果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，
原创
2021-07-14 11:36:54
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题目1：古典问题：有一对兔子，从出生后第3个月起每个月都生一对兔子，小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子，假如兔子都不死，问每个月的兔子总数为多少？ 1.程序分析： 兔子的规律为数列1,1,2,3,5,8,13,21....分析：我分析发现其实头两个数不变，然后后面的数字等于前面两个数字相加，这是就这个题目直接可以看出的规律 //那么就存在一个解法pre2+pre1=p
simhash是google用来处理海量文本去重的算法。 google出品，你懂的。 simhash最牛逼的一点就是将一个文档，最后转换成一个64位的字节，暂且称之为特征字，然后判断重复只需要判断他们的特征字的距离是不是<n（根据经验这个n一般取值为3），就可以判断两个文档是否相似。 原理simhash值的生成图解如下
大概花三分钟看懂这个图就差不多怎么实现这个simhash算法了。
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2023-12-08 17:08:06
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概述消息摘要算法又称为散列算法，其核心在于散列函数的单向性。即通过散列函数可获得对应的散列值，但不可通过该散列值反推其原始信息。这是消息摘要算法的安全性的根本所在。消息摘要算法主要分为三大类：MD（MessageDigest，消息摘要算法）、SHA（Secure HashAlgorithm，安全散列算法）和MAC（MessageAuthentication Code，消息认证码算法）。MD5、SH
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2024-05-19 12:25:07
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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，对于文本的查找效率是很低的，另外文本间的相似度计算是很困难，因为即使改动文本的一个字符，得到的Hash结果也是完全不同的。因此在新项目中考虑用新的算法去做，对此
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2023-08-04 13:00:27
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模板方法模式定义是指定义一个操作中的算法框架，而将一些步骤延迟到子类中。使得子类可以不改变一个算法的结构即可重定义该算法的某些特定步骤，属于行为型模式。模板方法模式实际上是封装了一个固定流程，该流程由几个步骤组成，具体步骤可以由子类进行不同实现，从而让固定的流程产生不停的结构。它非常简单，其实就是类的继承机制，但它缺是一个应用非常广泛的模式。模板方法模式的本质就是抽象封装流程，具体进行实现。适用情
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2024-04-10 06:24:22
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simhash是google用来处理海量文本去重的算法。 google出品，你懂的。 simhash最牛逼的一点就是将一个文档，最后转换成一个64位的字节，暂且称之为特征字，然后判断重复只需要判断他们的特征字的距离是不是package cn.allydata.util;
import java.io.IOException;
import java.io.StringReader;
import
原创
2023-04-12 02:20:29
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马克·吐温曾经说过，所谓经典小说，就是指很多人希望读过，但很少人真正花时间去读的小说。这种说法同样适用于“经典”的计算机书籍。 最近一直在看LSH，不过由于matlab基础比较差，一直没搞懂。最近看的论文里几乎都是用simHash来实现LSH，从而进行ANN。 有空看看基于滑动窗口的论文相似...
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2015-05-21 00:03:00
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一、背景介绍根据 Detecting Near-Duplicates for Web Crawling 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
散列计算就是计算元素应该放在数组的哪个元素里。准确的说是放到哪个链表里面。按照Java的规则，如果你要想将一个对象放入HashMap中，你的对象的类必须提供hashcode方法，返回一个整数值。比如String类就有如下方法：
1. public int
2. int
3. int
4. if (h == 0 && len > 0) {
5. int
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2023-09-14 15:48:33
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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。 //从我的经验，如果我们假定N是每个块的大小，
原创
2022-05-12 22:11:33
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原创
2021-10-08 10:23:44
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# Java SimHash 文本相似度算法
## 引言
在信息爆炸的时代，文本相似度的计算变得越来越重要。它在搜索引擎、抄袭检测、推荐系统等多个场景中发挥着重要作用。SimHash算法是一种高效且易于实现的文本相似度算法，能够通过低维度的哈希值来快速判断文本之间的相似性。本文将介绍SimHash的基本原理，并提供Java代码示例。
## SimHash的基本原理
SimHash算法主要通
原创
2024-08-14 08:08:05
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# HanLP SimHash：一种文本相似度计算方法
在自然语言处理（NLP）领域，文本相似度计算是一个非常重要的任务。它可以帮助我们识别文本内容之间的相似性，从而实现诸如文本聚类、抄袭检测、信息检索等功能。HanLP（汉语言处理包）是一个功能强大的中文自然语言处理工具包，其中包含了许多文本处理功能。本文将介绍HanLP中的SimHash算法，以及如何使用它来计算文本相似度。
## SimH
原创
2024-07-26 06:37:47
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最近研究文档去重技术,研究了一下去重算法后,最终选择了simhash算法.这个算法相对而言最简单,效果又好,难怪被google选用.
简单来讲,simhash分为3步:
1.将文本去掉格式后,分词.
2.将每一个分词hash为一组固定长度的数列.比如32bit的一个整数.
3.建立一个长度为32的整数数组(假设要生成32
原创
2011-05-04 10:21:26
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# 了解Java Simhash
Simhash是一种用于计算文本相似度的算法，它通过对文本数据进行哈希计算，生成一个固定长度的指纹，用于表示文本的特征。在Java中，我们可以使用Simhash算法来计算文本之间的相似度，从而对文本数据进行聚类、搜索和推荐等操作。
## 什么是Simhash算法？
Simhash算法是一种局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing，L
原创
2024-02-27 04:00:15
195阅读
实现"simhash java"
# 目录
1. 概述
2. 准备工作
3. 实现步骤
3.1 数据预处理
3.2 分词
3.3 计算hash值
3.4 加权计算
3.5 生成simhash值
3.6 比较simhash值
4. 代码实现
5. 总结
## 1. 概述
Simhash是一种用于判断文本相似度的算法，它将文本表示为一种hash值，并通过比较ha
原创
2024-01-29 03:40:32
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在运行时，Java的实例被存放在堆内存区域。当一个对象不再被引用时，满足条件就会从堆内存移除。在垃圾回收进程中，这些对象将会从堆内存移除并且内存空间被回收。堆内存有以下三个主要区域：新生代： 1.Eden空间（Eden space，任何实例都通过Eden空间进入运行时内存区域）。 2. S0 Survivor空间（S0 Survivor space，存在时间长的实例将会从Eden空间移动到S0
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
原创
2022-09-25 08:11:22
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