SimHash 事实上，传统比较两个文本相似性的方法，大多是将文本分词之后，转化为特征向量距离的度量，比如常见的欧氏距离、海明距离或者余弦角度等等。两两比较固然能很好地适应，但这种方法的一个最大的缺点就是，无法将其扩展到海量数据。例如，试想像Google那种收录了数以几十亿互联网信息的大型搜索引擎， ...
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2016-08-02 00:49:42
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仔细阅读ORB的代码，发现有很多细节不是很明白，其中就有用暴力方式测试Keypoints的距离，用的是HammingLUT,上网查了才知道，hamming距离是相差位数。这样就好理解了。 我理解的HammingLUT lut; result=lut（(a)，(b)，size_t size）：resu ...
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2016-04-17 20:26:30
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介绍了simhash以及海明距离的概念及原理，并提供了以上两个算法的java实现。
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2015-09-29 12:49:29
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一.问题描述B1[1 2 34 5 67 8 9]B2[12 13 142131 4151 1 1811 1]两个十进制矩阵，行数不一样，分别是n1和n2，列数必须一致，为nwords，输出的矩阵Dh是[n1，n2]，这和求两句真的欧氏距离一样的。输出[1 1] = 1和12海明+2和13海明 + ...
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2015-06-21 17:14:06
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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...
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2015-05-28 18:29:58
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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...
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2014-09-30 14:59:10
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对应海明距离的LSH称为位采样算法（bit sampling），该算法是比较得到的哈希值的海明距离，但是一般距离都是用欧式距离进行度量的，将欧式距离映射到海明空间再比较其的海明距离比较麻烦。于是，研究者提出了基于p-稳定分布的位置敏感哈希算法，可以直接处理欧式距离，并解决(R,c)-近邻问题。...
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2014-07-30 01:07:52
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相似度计算的任务是根据两段输入文本的相似度返回从0到1之间的相似度值：完全不相似，则返回0,；完全相同，返回1.衡量两端文字距离的常用方法有：海明距离（Hamming distance），编辑距离，欧氏距离，文档向量的夹角余弦距离，最长公共字串。1. 余弦相似度把两篇文档看作是词的向量，如果x,y为...
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2014-07-22 22:53:35
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python海明距离 - 5IVI4I_I_60Y的日志 - 网易博客python海明距离
2009-10-01 09:50:41|分类： Python |标签： |举报 |字号大中小订阅def hammingDist(s1, s2): assert
len(s1) == len(s2) retur...
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2014-06-11 22:02:15
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