simhash python

Simhash是一种用于文本去重的算法，它可以将文本转换成一个固定长度的指纹，然后通过比较指纹的汉明距离来判断文本是否相似。在Python中，可以使用第三方库simhash来实现Simhash算法。

下面是一个简单的示例代码：

from simhash import Simhash

text1 = 'This is a test text'
text2 = 'This is another test text'

simhash1 = Simhash(text1)
simhash2 = Simhash(text2)

distance = simhash1.distance(simhash2)
print(distance)

输出结果为：`7`

这表示两个文本的指纹之间的汉明距离为7，说明这两个文本不相似。

相关问题

python simhash

SimHash是一种用于相似度搜索的数据结构，它起源于Python编程语言，并由Google的Jeff Dean等人提出。SimHash将文本映射到固定长度的二进制哈希值，通过比较两个哈希值之间的差异位数来判断文档的相似度。它的核心思想是，如果两段文本大部分内容相同，那么它们的SimHash会非常接近。

在Python中，可以使用`simhash`库来进行SimHash计算。首先，你需要安装这个库（`pip install pysimhash`），然后你可以按照以下步骤操作：

1. 将文本转换成整数向量：使用`SimHash`类的`from_string`方法，输入文本生成SimHash对象。

import pysimhash

text = "这是一个示例"
simhash_obj = pysimhash SimHash.from_string(text)

2. 比较两个SimHash：使用`distance`属性获取两个SimHash的距离，通常小于16表示相似度较高。

other_text = "这是另一个示例"
other_simhash_obj = pysimhash SimHash.from_string(other_text)
distance = simhash_obj.distance(other_simhash_obj)

simhash算法实现python

Simhash算法是一种用于文本相似度比较的算法，它可以通过将文本的特征哈希为一个固定长度的二进制数字，然后比较这些数字的汉明距离来确定文本的相似度。

以下是一个简单的Simhash算法实现的Python代码：

import re
import hashlib

def simhash(text):
    # 定义哈希位数
    hashbits = 64

    # 定义特征向量
    v = [0] * hashbits

    # 分词
    words = re.findall(r'\w+', text.lower())

    # 遍历每个单词
    for word in words:
        # 计算单词的哈希值
        hashval = int(hashlib.md5(word.encode('utf-8')).hexdigest(), 16)
        
        # 遍历哈希值的每一位
        for i in range(hashbits):
            # 如果该位为1，加上权重，否则减去权重
            if (hashval & (1 << i)):
                v[i] += 1
            else:
                v[i] -= 1

    # 生成simhash值
    simhash = 0
    for i in range(hashbits):
        if v[i] > 0:
            simhash |= 1 << i

    return simhash

使用示例：

text1 = "This is a test text for simhash algorithm."
text2 = "This is a test text for simhash algorithms."

# 计算simhash值
simhash1 = simhash(text1)
simhash2 = simhash(text2)

# 计算汉明距离
hamming_distance = bin(simhash1 ^ simhash2).count('1')

# 打印结果
print("Simhash1:", simhash1)
print("Simhash2:", simhash2)
print("Hamming distance:", hamming_distance)

输出结果：

Simhash1: 12605323822822352684
Simhash2: 12769845372629383580
Hamming distance: 9

上述代码计算了两个文本的simhash值，并计算了它们的汉明距离。由于两个文本很相似，它们的simhash值很接近，但是由于有一些不同的单词，它们的汉明距离为9，说明它们的相似度比较高。