标签：结果 sim 方法 分配 映射 不同 权重 单词 shc
记得以前有人问过我，网页去重算法有哪些，我不假思索的说出了余弦向量相似度匹配，但如果是数十亿级别的网页去重呢？这下糟糕了，因为每两个网页都需要计算一次向量内积，查重效率太低了！我当时就想：论查找效率肯定是要考虑hash算法，相同字符串的hashcode肯定相同，不同字符串的hashcode却是大不相同，这也不符合要求啊，会不会存在一种算法能够使相似字符串的code值也相同或相似呢，于是就找到了Google的网页去重算法-SimHash。我们在使用SimHash算法前需要根据文档量级选择SimHash码的位数，一般可选32位或者64位。
1主要概念
海明距离：在信息编码中，两个合法代码对应位上编码不同的位数称为码距，又称海明距离。
注：比如合法代码长度为8，那么00111100与11110000的海明距离是4,10101111与01101111的海明距离是2,11110000与11110000的海明距离是0.
2算法流程
1）分词
将文档分词，然后为每个词分配权重（比如可以用tf-idf算法计算权重，但这里需要变换一下算法，将tf-idf值以单调递增函数映射到一个整数值），举个例子：我（3）是（2）中国人（5），我（3）热爱（4）我（3）的（1）祖国（5）。括号中是权重，权重越高表示这个词在文档中越重要。接下来需要去掉tf-idf值过低的，这样会把“的”这种虚词过滤掉。
2）计算Hash
计算每个词的Hash值，比如“我”——01001000，“是”——10110011，“中国人”——11001100，“热爱”——10101010，“祖国”——01011000
3）加权
将词乘以对应的权值，0用-1代替乘以对应权值，这样，“我”—— -33-3-33-3-3-3，“是”—— 2-222-2-222，“中国人”—— 55-5-555-5-5，“热爱”—— 4-44-44-44-4，“祖国”—— -55-555-5-5-5
4）合并
把单词序列从前到后按位累加，上面累加的结果是3，7，-7，-5，15，-9，-7，-15
5）降维
把第4）步的结果变为0-1串，方法是大于0的—>1，小于0的->0，所以结果是11001000，这样每篇文档会得到一个ID
6）比较海明距离
将第5）步得到的结果与已有的每一篇文档的ID做异或运算，然后求运算结果中1的个数（似曾相识燕归来啊！），得到海明距离。通常对于长文档来说，海明距离小于3的会被认为是一篇文档。对于微博等短文本来说，海明距离可以设置的较大，比如10以内的会被认为是同一篇文档。
3算法优缺点
优点：
1）算法高效，非常适用于大规模网页去重
2）算法非常容易使用在MapReduce等分布式计算中
3）对于每篇文档来说，算法消耗空间非常小
缺点：
1）对于长文档和短文档同时存在的情况，只依靠算法本身尚不能完美解决网页去重的问题
2）对于两篇看似完全不相关的文档来说，其海明距离甚至有可能为0，但出现这种情况的概率极小
标签：结果 sim 方法 分配 映射 不同 权重 单词 shc
原文地址：http://www.cnblogs.com/xueyinzhe/p/6919070.html
