Java实现SimHash算法是一种用于网页去重和文本相似度匹配的局部敏感哈希(LSH)技术。该算法由[标题]所阐述,其核心思想是通过将输入文本分割成固定长度的子字符串,然后计算每个子字符串的哈希值,并对这些哈希值进行异或操作,形成一个简化的哈希指纹。这种简化过程使得即使两个文本在某些部分有差异,只要这些差异部分的哈希结果足够接近,它们就可能被归为同一组,从而实现快速的大规模文本去重。 SimHash的具体实现步骤如下: 1. **类定义**: - `SimHash` 类包含了几个关键属性:`tokens` 存储原始文本的分词结果,`intSimHash` 是整数形式的SimHash值,`strSimHash` 是字符串形式的SimHash,以及 `hashBits` 表示哈希位数,默认为64。 2. **构造函数**: - 有两个构造函数,分别处理无参和带参数的情况。无参构造函数接收分词后的字符串,而带参数构造函数允许用户指定哈希位数。 3. **simHash() 方法**: - 这是核心方法,负责计算SimHash值。首先创建一个大小为 `hashBits` 的整数数组 `v`。 - 使用 StringTokenizer 对输入的 `tokens` 进行逐个处理,对每个子字符串 `temp` 计算哈希值 `t`。 - 对于每个哈希位 `i`,检查 `t` 与相应位的掩码(1左移i位)的按位与结果,如果不为0,则将 `v[i]` 加1,否则减1。这样可以确保相同的字符位置上,如果出现次数不同,会改变对应的哈希位。 - 之后,通过将 `v` 数组中的元素与0进行异或操作,得到 `fingerprint`,这个值就是SimHash的最终结果。 - 最后,将 `fingerprint` 转换为字符串并存储在 `strSimHash` 中。 4. **应用示例**: - 用户可以通过 `SimHash` 对象轻松地对文本进行哈希处理,比如 `SimHash simHash = new SimHash(tokens);`,然后通过 `strSimHash` 获取哈希值,用于比较两个文本的相似度或者判断它们是否为重复内容。 Java实现的SimHash算法提供了一种高效的文本相似度检测方法,尤其适用于大规模数据处理和网页去重场景,因为它能够快速地找出相似的文本片段,而无需完全匹配。由于其局部敏感性,即使文本稍有变化,也可能产生相近的哈希值,这在一定程度上降低了误判率。
import java.math.BigInteger;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.StringTokenizer;
public class SimHash {
private String tokens;
private BigInteger intSimHash;
private String strSimHash;
private int hashbits = 64;
public SimHash(String tokens) {
this.tokens = tokens;
//看错了,这个和类SimHash比较相似,看花眼了
this.intSimHash = this.simHash();
}
public SimHash(String tokens, int hashbits) {
this.tokens = tokens;
this.hashbits = hashbits;
this.intSimHash = this.simHash();
}
public BigInteger simHash() {
int[] v = new int[this.hashbits];
while (stringTokens.hasMoreTokens()) {
String temp = stringTokens.nextToken();
BigInteger t = this.hash(temp);
for (int i = 0; i < this.hashbits; i++) {
BigInteger bitmask = new BigInteger("1").shiftLeft(i);
if (t.and(bitmask).signum() != 0) {
v[i] += 1;
} else {
v[i] -= 1;
}
}
}
BigInteger fingerprint = new BigInteger("0");
StringBuffer simHashBuffer = new StringBuffer();
for (int i = 0; i < this.hashbits; i++) {
if (v[i] >= 0) {
fingerprint = fingerprint.add(new BigInteger("1").shiftLeft(i));
simHashBuffer.append("1");
}else{
simHashBuffer.append("0");
}
}
this.strSimHash = simHashBuffer.toString();
System.out.println(this.strSimHash + " length " + this.strSimHash.length());
return fingerprint;
}
private BigInteger hash(String source) {
if (source == null || source.length() == 0) {
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