首先感谢作者yanyiwu贡献的开源项目https://github.com/yanyiwu/simhash.在做项 目过程中,翻了一遍<这就是搜索引擎  核心技术详解>这本书的查重算法,在众多的算法中,我选择了simhash.这个算法的魅力在于, 它把文本内容的相似性,转换为哈希值的相似性,很好理 解,效率也高,再说,谷歌也用着.关于本算法的一些介绍,在yanyiwu大神的博客 http://yanyiwu.com/work/2014/01/30/simhash-shi-xian-xiang…

前几天去吃葫芦头的路上,大飞哥给详细的讲解了他在比较文本相似度实验时对Google的simhash方法高效的惊叹,回来特意去找了原文去拜读. Simhash 传统IR领域内文本相似度比较所采用的经典方法是文本相似度的向量夹角余弦,其主要思想是根据一个文章中出现词的词频构成一个向量,然后计算两篇文章对应向量的向量夹角.但由于有可能一个文章的特征向量词特别多导致整个向量维度很高,使得计算的代价太大,对于Google这种处理万亿级别的网页的搜索引擎而言是不可接受的,simhash算法的主要思想是降维,…

记得以前有人问过我,网页去重算法有哪些,我不假思索的说出了余弦向量相似度匹配,但如果是数十亿级别的网页去重呢?这下糟糕了,因为每两个网页都需要计算一次向量内积,查重效率太低了!我当时就想:论查找效率肯定是要考虑hash算法,相同字符串的hashcode肯定相同,不同字符串的hashcode却是大不相同,这也不符合要求啊,会不会存在一种算法能够使相似字符串的code值也相同或相似呢,于是就找到了Google的网页去重算法-SimHash.我们在使用SimHash算法前需要根据文档量级选择SimHa…

Simhash算法是Google应用在网页去重中的一个常用算法,在开始讲解Simhash之前,先了解——什么是网页去重?为什么要进行网页去重?如何进行网页去重,其基本框架是什么?   网页去重,顾名思义,就是过滤掉重复的网页.统计结果表明,近似重复网页的数量占网页总数量的比例较高,即互联网上有很多的页面内容是完全一样的或是相近的(这个不难理解,比如对于某一事件的新闻报道,很多是大同小异的).基于这一实际情况,所以要进行网页去重.   那么如何进行网页去重呢?这就用到了Simhash算法. 去重算…

simhash进行文本查重http://blog.csdn.net/lgnlgn/article/details/6008498 Simhash算法原理和网页查重应用http://blog.jobbole.com/21928/…

摘  要  在搜索引擎的检索结果页面中,用户经常会得到内容相似的重复页面,它们中大多是由于网站之间转载造成的.为提高检索效率和用户满意度,提出一种基于特征向量的大规模中文近似网页检测算法DDW(Detect near-Duplicate WebPages ).试验证明,比起其他网页去重算法(I-Match),DDW具有很好的抵抗噪声的能力及近似线性的时间和空间复杂度,在大规模实验中获得良好测试结果. 关键词  网页去重算法   特征向量   近似网页   支持向量机 第一部分介绍现有去重算法:第…

思路是先用curl抓取网页源码,然后以关键字寻找出图片网址.   #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <curl/curl.h>   void get_key_from_str(char *origin, char *str1, char *str2, char *key);   int main(int argc, char **argv) {     CU…

思路是先用curl抓取网页源码,然后以关键字寻找出图片网址.  范例: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <curl/curl.h> void get_key_from_str(char *origin, char *str1, char *str2, char *key); int main(int argc, char **argv) { CURL *c…

#访问不需要登录的网页import urllib2target_page_url='http://10.224.110.118/myweb/view.jsp' f = urllib2.urlopen(target_page_url)httpCodes=f.getcode()responseStr = f.read()f.close()successful= httpCodes in [200,201,202]#print(responseStr) ######访问需要登录的网页#步骤1. 创建一…

爬取网页图片: #网络图片爬取 import requests import os root="C://Users//Lenovo//Desktop//" #以原文件名作为保存的文件名 path=root+url.split("/")[-1] url="http://placekitten.com/g/500/600" try: #如果路径不存在,则创建 if not os.path.exists(root): os.mkdir(root) if…