基于simhash原理用c语言实现一个大规模相似网页的检测

SimHash是一种用于计算相似度的算法，可以用于大规模网页的相似度检测。它的原理是将文本转换为一个固定长度的hash值，并且hash值相近的文本就可以认为是相似的。

以下是一个基于SimHash原理的大规模相似网页检测的C语言实现：

1. 首先，需要对每个网页进行预处理，将其转换成一个二进制向量。可以使用词频统计的方法，将网页中的每个单词都转换成一个固定长度的二进制向量。

2. 然后，对于每个网页的二进制向量，使用SimHash算法计算其hash值。具体的计算方法可以参考论文《Simhash: Hash-based similarity detection》。

3. 将所有网页的hash值存储到一个hash表中，方便快速查找。可以使用开放地址法或链式法解决hash冲突。

4. 当需要检测一个新的网页是否与已有网页相似时，同样将其转换成二进制向量并计算其hash值。然后，可以使用余弦相似度或海明距离等方法计算其与已有网页hash值的相似度，从而判断是否相似。

需要注意的是，SimHash算法虽然能够高效地计算相似度，但是对于重复率较高的网页，可能会出现误判。因此，在实际应用中，需要结合其他算法进行综合判断，并且需要进行适当的参数调整和优化。

相关问题

基于simhash原理用c语言实现一个大规模相似网页的检测，代码实现

Simhash是一种用于计算文本哈希值的算法，可以用于检测大规模相似网页。下面是用C语言实现simhash算法的代码：

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

#define MAX_HASH_BITS 64

typedef struct {
    unsigned int weight;
    unsigned int hash[MAX_HASH_BITS / 32];
} simhash_t;

void simhash_init(simhash_t *simhash) {
    simhash->weight = 0;
    memset(simhash->hash, 0, sizeof(simhash->hash));
}

void simhash_add(simhash_t *simhash, const char *str) {
    unsigned int i, j, k, len = strlen(str);
    unsigned int h[MAX_HASH_BITS];
    unsigned int bit;
    memset(h, 0, sizeof(h));
    for (i = 0; i < len; i++) {
        if (isspace(str[i])) continue;
        for (j = i + 1; j < len && isspace(str[j]); j++);
        if (j < len) {
            bit = 0;
            for (k = i; k < j; k++) {
                bit = (bit << 1) | (str[k] & 1);
            }
            h[bit]++;
            i = j - 1;
        }
    }
    for (i = 0; i < MAX_HASH_BITS; i++) {
        if (h[i] > 0) {
            if (h[i] > 1) h[i] = 1;
            simhash->weight += h[i];
            for (j = 0; j < MAX_HASH_BITS / 32; j++) {
                if (i & (1 << (31 - j * 32 / MAX_HASH_BITS))) {
                    simhash->hash[j] += h[i];
                } else {
                    simhash->hash[j] -= h[i];
                }
            }
        }
    }
}

int simhash_distance(const simhash_t *s1, const simhash_t *s2) {
    unsigned int i;
    int distance = 0;
    for (i = 0; i < MAX_HASH_BITS / 32; i++) {
        distance += __builtin_popcount(s1->hash[i] ^ s2->hash[i]);
    }
    return distance;
}

int main() {
    simhash_t s1, s2;
    const char *str1 = "This is a test.";
    const char *str2 = "This is a test too.";
    simhash_init(&s1);
    simhash_init(&s2);
    simhash_add(&s1, str1);
    simhash_add(&s2, str2);
    printf("Distance: %d\n", simhash_distance(&s1, &s2));
    return 0;
}

该程序首先定义了一个结构体simhash_t，用于存储文本的哈希值和权重。simhash_init函数用于初始化simhash结构体，simhash_add函数用于计算文本的哈希值和权重，simhash_distance函数用于计算两个文本的哈希值之间的汉明距离。最后，main函数展示了如何使用simhash算法计算两个文本之间的相似度。

在程序中，simhash_add函数首先将文本分割成多个单词，然后使用哈希函数将每个单词映射到一个哈希值上。哈希函数的实现方式为，将单词中每个字符的二进制值的最后一位拼接起来，得到一个二进制值作为哈希值。接着，程序统计每个哈希值出现的次数，并将其加入到simhash结构体中。最后，程序计算文本的哈希值和权重，并将其保存在simhash结构体中。

simhash_distance函数计算两个文本的哈希值之间的汉明距离。该函数首先遍历simhash结构体中每个哈希值，并计算它们之间的差异。然后，程序使用内置函数__builtin_popcount计算两个哈希值的二进制表示中不同的位数，即它们的汉明距离。最后，程序返回两个文本的汉明距离。

以上就是用C语言实现simhash算法的代码。

用C语言实现基于Simhash原理实现一个相似网页（文本）检测工具

Simhash是一种快速计算文本相似度的算法，其核心思想是将文本转换成一个固定长度的指纹（hash值），通过比较文本的指纹来判断文本的相似度。下面是一个基于Simhash原理实现的相似网页（文本）检测工具的示例代码：

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

#define BITS_NUM 64

typedef unsigned long long uint64;

// 计算字符串的Simhash值
uint64 simhash(char *str) {
    uint64 v[BITS_NUM] = {0};
    char *token;
    token = strtok(str, " \t\n\r");  // 分词
    while (token != NULL) {
        uint64 hash = hash64(token);  // 计算单词的hash值
        for (int i = 0; i < BITS_NUM; i++) {
            if ((hash >> i) & 1) v[i]++;  // 统计每个位置上1的个数
            else v[i]--;
        }
        token = strtok(NULL, " \t\n\r");
    }
    uint64 hash = 0;
    for (int i = 0; i < BITS_NUM; i++) {
        if (v[i] > 0) hash |= (1 << i);
    }
    return hash;
}

// 计算字符串的hash值（使用MurmurHash算法）
uint64 hash64(char *str) {
    uint64 seed = 0x1234ABCD;
    uint64 m = 0xc6a4a7935bd1e995;
    uint64 r = 47;
    uint64 h = seed ^ (strlen(str) * m);
    uint64 k;
    char *data = str;
    while (strlen(data) >= 8) {
        k = *((uint64*)data);
        data += 8;
        k *= m;
        k ^= k >> r;
        k *= m;
        h ^= k;
        h *= m;
    }
    switch (strlen(data)) {
        case 7: h ^= ((uint64)data[6] << 48);
        case 6: h ^= ((uint64)data[5] << 40);
        case 5: h ^= ((uint64)data[4] << 32);
        case 4: h ^= ((uint64)data[3] << 24);
        case 3: h ^= ((uint64)data[2] << 16);
        case 2: h ^= ((uint64)data[1] << 8);
        case 1: h ^= ((uint64)data[0]);
                h *= m;
    }
    h ^= h >> r;
    h *= m;
    h ^= h >> r;
    return h;
}

// 计算Simhash值之间的海明距离
int hamming_distance(uint64 x, uint64 y) {
    int dist = 0;
    uint64 val = x ^ y;
    while (val) {
        ++dist;
        val &= val - 1;
    }
    return dist;
}

int main() {
    char str1[] = "This is a test.";
    char str2[] = "This is a test.";
    char str3[] = "This is another test.";
    uint64 hash1 = simhash(str1);
    uint64 hash2 = simhash(str2);
    uint64 hash3 = simhash(str3);
    int dist1 = hamming_distance(hash1, hash2);
    int dist2 = hamming_distance(hash1, hash3);
    printf("hash1: %llu\n", hash1);
    printf("hash2: %llu\n", hash2);
    printf("hash3: %llu\n", hash3);
    printf("dist1: %d\n", dist1);
    printf("dist2: %d\n", dist2);
    return 0;
}

在这个示例代码中，simhash函数接受一个字符串作为输入，并返回一个64位的Simhash值，hash64函数使用MurmurHash算法计算字符串的hash值，hamming_distance函数计算两个Simhash值之间的海明距离。

在main函数中，我们使用simhash函数计算三个字符串的Simhash值，然后使用hamming_distance函数计算任意两个Simhash值之间的海明距离，并输出结果。

这个示例代码只是一个简单的实现，实际应用中还需要考虑很多因素，比如分词算法、hash函数的选择、Simhash值的阈值等等。