使用node利用simhash算法计算两个文本的相似率

Simhash算法是一种快速计算文本相似度的算法，可以用于检测文本抄袭、垃圾邮件过滤等场景。下面是使用Node.js实现Simhash算法计算两个文本的相似率的示例代码：

// Simhash算法实现
function simhash(text) {
  // 分词并去除停用词等无关词汇
  const words = text.split(/[^\w\u4e00-\u9fa5]+/).filter(word => word !== '' && !stopwords.includes(word));
  // 构建特征向量
  const features = {};
  for (const word of words) {
    // 计算单词的hash值
    const hash = crypto.createHash('md5').update(word).digest('hex');
    // 将hash值转成二进制，并补齐到固定长度
    const binary = `${parseInt(hash, 16).toString(2).padStart(128, '0')}`;
    // 对特征向量进行加权
    for (let i = 0; i < binary.length; i++) {
      const weight = binary[i] === '0' ? -1 : 1;
      features[i] = (features[i] || 0) + weight;
    }
  }
  // 生成simhash值
  let simhash = '';
  for (const [index, weight] of Object.entries(features)) {
    simhash += weight > 0 ? '1' : '0';
  }
  return simhash;
}

// 计算两个文本的相似率
function similarity(text1, text2) {
  // 分别计算两个文本的simhash值
  const simhash1 = simhash(text1);
  const simhash2 = simhash(text2);
  // 计算hamming距离
  let distance = 0;
  for (let i = 0; i < simhash1.length; i++) {
    if (simhash1[i] !== simhash2[i]) {
      distance++;
    }
  }
  // 计算相似率
  const similarity = 1 - distance / simhash1.length;
  return similarity;
}

// 测试代码
const text1 = '今天天气真好啊，出去逛街吧';
const text2 = '出去逛街真是个好主意啊，今天的天气太舒服了';
const similarity = similarity(text1, text2);
console.log(`两个文本的相似率为：${similarity}`);

在上述代码中，我们首先实现了Simhash算法的核心部分，即计算文本的simhash值。具体实现过程为：

1. 将文本分词并去除无关词汇；
2. 对每个单词计算hash值，并将hash值转成二进制形式；
3. 对二进制形式的hash值进行加权，得到特征向量；
4. 将特征向量转成simhash值。

然后，我们实现了计算两个文本相似度的函数。具体实现过程为：

1. 分别计算两个文本的simhash值；
2. 计算两个simhash值之间的hamming距离；
3. 根据hamming距离计算相似率。

最后，我们对上述代码进行了测试，并输出了两个文本的相似率。