使用node利用simhash算法计算两个文本的相似率

Simhash算法是一种高效的文本相似度计算方法，可以在O(1)的时间复杂度内计算两个文本的相似度。下面是使用Node.js实现Simhash算法计算两个文本的相似度的示例代码：

function simhash(text) {
  // 停用词过滤，分词
  var words = text.replace(/[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]/g, " ").replace(/\s+/g, " ").split(" ");
  // 统计每个单词的出现次数
  var wordCounts = {};
  words.forEach(function(word) {
    if (wordCounts[word]) {
      wordCounts[word]++;
    } else {
      wordCounts[word] = 1;
    }
  });
  // 计算每个单词的hash值，并根据出现次数加权求和
  var hashBits = [];
  for (var word in wordCounts) {
    var wordHash = hash(word);
    for (var i = 0; i < 64; i++) {
      var mask = 1 << i;
      if (wordHash & mask) {
        hashBits[i] += wordCounts[word];
      } else {
        hashBits[i] -= wordCounts[word];
      }
    }
  }
  // 根据hash位的符号计算simhash值
  var simhashValue = 0;
  for (var i = 0; i < 64; i++) {
    if (hashBits[i] > 0) {
      simhashValue |= 1 << i;
    }
  }
  return simhashValue;
}

function hash(text) {
  // 计算字符串的BKDRHash值
  var seed = 131, hash = 0;
  for (var i = 0; i < text.length; i++) {
    hash = hash * seed + text.charCodeAt(i);
  }
  return hash;
}

function hammingDistance(a, b) {
  // 计算两个simhash值的汉明距离
  var diff = a ^ b, count = 0;
  while (diff) {
    count++;
    diff &= diff - 1;
  }
  return count;
}

function simhashSimilarity(text1, text2) {
  // 计算两个文本的相似度
  var simhash1 = simhash(text1), simhash2 = simhash(text2);
  var distance = hammingDistance(simhash1, simhash2);
  return 1 - distance / 64;
}

以上代码中，`simhash()`函数用于计算一个文本的simhash值，`hash()`函数用于计算字符串的BKDRHash值，`hammingDistance()`函数用于计算两个simhash值的汉明距离，`simhashSimilarity()`函数用于计算两个文本的相似度。具体实现过程如下：

1. 将文本进行停用词过滤和分词，得到单词列表。
2. 统计每个单词的出现次数。
3. 计算每个单词的hash值，并根据出现次数加权求和。
4. 根据hash位的符号计算simhash值。
5. 计算两个文本的simhash值，并计算它们的汉明距离。
6. 根据汉明距离计算文本相似度。

该算法的时间复杂度为O(n)，其中n为单词数。