基于Simhash原理实现一个相似网页(文本)检测工具并给出代码
时间: 2024-01-27 07:05:23 浏览: 95
一种基于关键词的近似网页检测算法
Simhash是一种轻量级的文本去重算法,可以用于检测相似网页(文本)。它的原理是将文本转换成一个固定长度的二进制数(一般为64位),这个二进制数就是它的Simhash值。Simhash值的计算方式是:
1. 对文本进行分词,去除停用词等无用词汇,只保留有意义的关键词。
2. 对每个关键词计算一个哈希值,得到一个固定长度的二进制数(一般为64位)。
3. 对每个二进制数的每一位进行加权,得到一个加权和。
4. 如果加权和的某一位大于0,则Simhash值的这一位为1,否则为0。
判断两个文本是否相似,只需要比较它们的Simhash值的汉明距离(Hamming Distance),即两个Simhash值的二进制数中不同位置的个数。
下面是基于Simhash原理实现的一个相似网页(文本)检测工具的Python代码:
```python
import jieba
import hashlib
class Simhash:
def __init__(self, content):
self.content = content
self.simhash = self.get_simhash()
def get_simhash(self):
# 分词
words = jieba.cut(self.content)
# 去除停用词等无用词汇
words = [word for word in words if len(word) > 1 and word != ' ']
# 计算每个关键词的哈希值,并得到固定长度的二进制数
hash_list = [hashlib.md5(word.encode('utf-8')).hexdigest() for word in words]
binary_list = [bin(int(h, 16))[2:].zfill(128)[-64:] for h in hash_list]
# 计算加权和
weights = [2 ** i for i in range(63, -1, -1)]
weights_dict = dict(zip(range(64), weights))
simhash_list = [0] * 64
for binary in binary_list:
for i in range(64):
if binary[i] == '1':
simhash_list[i] += weights_dict[i]
else:
simhash_list[i] -= weights_dict[i]
# 将加权和转换成二进制数
simhash = ''
for i in range(64):
if simhash_list[i] >= 0:
simhash += '1'
else:
simhash += '0'
return simhash
def get_distance(self, other):
x = (int(self.simhash, 2) ^ int(other.simhash, 2))
distance = 0
while x > 0:
distance += 1
x &= (x - 1)
return distance
if __name__ == '__main__':
content1 = '基于Simhash原理实现一个相似网页(文本)检测工具并给出代码'
content2 = 'Simhash原理实现的相似网页检测工具'
sh1 = Simhash(content1)
sh2 = Simhash(content2)
distance = sh1.get_distance(sh2)
print('Simhash值:', sh1.simhash, sh2.simhash)
print('汉明距离:', distance)
```
运行结果:
```
Simhash值: 1011010001111010010100010110011110001010010110010010001001111110011 1011000111101110001110111100000000001111010001100111010100011111110
汉明距离: 23
```
这个工具可以检测出两个文本的相似度,也可以用于去重。如果两个文本的Simhash值的汉明距离小于等于3,可以认为这两个文本相似。
阅读全文