simhash算法示例

Simhash算法是一种用于快速计算文本相似度的算法。它将文本转换为一个固定长度的二进制向量，并计算向量之间的汉明距离来衡量文本之间的相似度。

下面是一个简单的Simhash算法示例：

1. 对于一段文本，首先需要对文本进行分词。可以使用一些常见的中文分词工具，如jieba分词库。

2. 对于每个分词，计算其hash值。可以使用一些常见的hash算法，如MD5、SHA1等。

3. 将每个分词的hash值和其出现的频率相乘，然后将它们相加得到一个累加值。

4. 对于每个分词的hash值，将其转换为一个二进制数，并按位相加得到一个二进制向量。

5. 将二进制向量中每个位的权重设置为1或-1，例如，偶数位的权重为1，奇数位的权重为-1。

6. 计算所有分词的二进制向量的加权和，并将其转换为一个二进制数。如果某个位的加权和大于0，则将该位设置为1，否则设置为0。

7. 最终得到一个固定长度的二进制向量，即文本的Simhash值。

在实际使用中，可以将Simhash值与其他文本的Simhash值进行比较，使用汉明距离来衡量文本之间的相似度。汉明距离是指两个二进制向量中不同位的个数，可以使用一些常见的汉明距离算法来计算。

相关问题

simhash算法c语言

以下是 simhash 算法的 C 语言实现示例：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#define MAX_NUM 1024
#define BITS_NUM 64

typedef unsigned long long uint64_t;

// 将字符串转换为 simhash 值
uint64_t simhash(char *s);

// 计算哈希值
uint64_t hash(char *s);

// 计算汉明距离
int hamming_distance(uint64_t x, uint64_t y);

int main() {
    char *s1 = "hello world";
    char *s2 = "hello wold";
    uint64_t simhash1 = simhash(s1);
    uint64_t simhash2 = simhash(s2);
    int distance = hamming_distance(simhash1, simhash2);
    printf("s1: %s\ns2: %s\nsimhash1: %llu\nsimhash2: %llu\ndistance: %d\n", s1, s2, simhash1, simhash2, distance);
    return 0;
}

uint64_t simhash(char *s) {
    // 计算特征向量
    int features[BITS_NUM] = {0};
    char *token = strtok(s, " ");
    while (token != NULL) {
        uint64_t h = hash(token);
        for (int i = 0; i < BITS_NUM; i++) {
            if ((h >> i) & 1) {
                features[i]++;
            } else {
                features[i]--;
            }
        }
        token = strtok(NULL, " ");
    }
    // 计算 simhash 值
    uint64_t simhash = 0;
    for (int i = 0; i < BITS_NUM; i++) {
        if (features[i] > 0) {
            simhash |= (1ull << i);
        }
    }
    return simhash;
}

uint64_t hash(char *s) {
    uint64_t h = 0;
    while (*s) {
        h = h * 131 + *s;
        s++;
    }
    return h;
}

int hamming_distance(uint64_t x, uint64_t y) {
    uint64_t z = x ^ y;
    int distance = 0;
    while (z) {
        distance++;
        z &= z - 1;
    }
    return distance;
}

代码中，simhash 函数计算字符串的 simhash 值，hash 函数计算字符串的哈希值，hamming_distance 函数计算两个 simhash 值的汉明距离。在 simhash 函数中，首先将字符串分词，计算每个词的哈希值，并根据哈希值的每一位更新特征向量，最后根据特征向量计算 simhash 值。

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。