1.介绍 爬虫采集了大量的文本数据,如何进行去重?可以使用文本计算MD5,然后与已经抓取下来的MD5集合进行比较,但这种做法有个问题,文本稍有不同MD5值都会大相径庭, 无法处理文本相似问题.另一种方式是本文要介绍的SimHash,这是谷歌提出的一种局部敏感哈希算法,在吴军老师的<数学之美>里也有介绍,这种算法可以将文本降维成一个 数字,极大地减少了去重操作的计算量.SimHash算法主要分为以下几个步骤: 1.分词,并为每个词加上权重,代表这个词在这句话中的重要程度(可以考虑使用TF-IDF

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/

前言 文章抄袭在互联网中普遍存在,很多博主都收受其烦.近几年随着互联网的发展,抄袭等不道德行为在互联网上愈演愈烈,甚至复制.黏贴后发布标原创屡见不鲜,部分抄袭后的文章甚至标记了一些联系方式从而使读者获取源码等资料.这种恶劣的行为使人愤慨. 本文使用搜索引擎结果作为文章库,再与本地或互联网上数据做相似度对比,实现文章查重:由于查重的实现过程与一般情况下的微博情感分析实现流程相似,从而轻易的扩展出情感分析功能(下一篇将在此篇代码的基础上完成数据采集.清洗到情感分析的整个过程). 由于近期时间上并不充

前言 软件工程 https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/informationsecurity1812 作业要求 https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/informationsecurity1812/homework/11155 作业目标 代码实现.性能分析.单元测试.异常处理说明.记录PSP表格 本文涉及代码已上传个人GitHub 题目:论文查重 描述如下: 设计一个论文查重算法,给出一个原文文件和一个在这份原文上经过了增删改的

Python实例:申报项目查重系统设计与实现 作者:白宁超 2017年5月18日17:51:37 摘要:关于查重系统很多人并不陌生,无论本科还是硕博毕业都不可避免涉及论文查重问题,这也对学术不正之风起到一定纠正作用.单位主要针对科技项目申报审核,传统的方式人力物力比较大,且伴随季度性的繁重工作,效率不高.基于此,单位觉得开发一款可以达到实用的智能查重系统.遍及网络文献,终未得到有价值的参考资料,这个也是自然.首先类似知网,paperpass这样的商业公司其毕业申报专利并进行保密,其他科研单位因发

Python实例:申报项目查重系统设计与实现 作者:白宁超 2017年5月18日17:51:37 摘要:关于查重系统很多人并不陌生,无论本科还是硕博毕业都不可避免涉及论文查重问题,这也对学术不正之风起到一定纠正作用.单位主要针对科技项目申报审核,传统的方式人力物力比较大,且伴随季度性的繁重工作,效率不高.基于此,单位觉得开发一款可以达到实用的智能查重系统.遍及网络文献,终未得到有价值的参考资料,这个也是自然.首先类似知网,paperpass这样的商业公司其毕业申报专利并进行保密,其他科研单位因发

SimHash 事实上,传统比较两个文本相似性的方法,大多是将文本分词之后,转化为特征向量距离的度量,比如常见的欧氏距离.海明距离或者余弦角度等等.两两比较固然能很好地适应,但这种方法的一个最大的缺点就是,无法将其扩展到海量数据.例如,试想像Google那种收录了数以几十亿互联网信息的大型搜索引擎,每天都会通过爬虫的方式为自己的索引库新增的数百万网页,如果待收录每一条数据都去和网页库里面的每条记录算一下余弦角度,其计算量是相当恐怖的. 我们考虑采用为每一个web文档通过hash的方式生成一个指纹

余弦相似性 原理:首先我们先把两段文本分词,列出来所有单词,其次我们计算每个词语的词频,最后把词语转换为向量,这样我们就只需要计算两个向量的相似程度.   我们简单表述如下   文本1:我/爱/北京/天安门/ 经过分词求词频得出向量(伪向量)  [1,1,1,1]   文本2:我们/都爱/北京/天安门/ 经过分词求词频得出向量(伪向量)  [1,0,1,2]   我们可以把它们想象成空间中的两条线段,都是从原点([0, 0, ...])出发,指向不同的方向.两条线段之间形成一个夹角,如果夹角为0

    9月1号,导出sql文件后,想到了awk,但很复杂.想到了用sed前期处理+python排序比较的区间查重法.编写加调试用了约3小时. 9月2号,编写C代码的sql语句过程中,发现排序可以交mysql,于是,又使用了约一个小时,学习并写出了一句命令行区间查重. 所以,方法不止一种,经验多了,才能快速找到最正确最快的方向. 重点记录第二种方法,此时是9月3号早上了.一行命令查重: $ mysql -upublic -ppublic ia_gcms_2014 -e "select Fgcms

相信各个即将毕业的学生或在岗需要评职称.发论文的职场人士,论文检测都是必不可少的一道程序.面对市场上五花八门的检测软件,到底该如何选择?选择查重后到底该如何修改?现在就做一个知识的普及.其中对于中国的学者都会选择如下三种检测系统,接下来将做简单介绍: 1  知网 知网是使用率最广的一套检测系统,其使用率广,其实是在于这套系统背后的资源支持及平台支持,如同方依靠的学校背景及咱们下载文章的知网平台.知网随着使用对象的不同,又划分为以下几个分类:     ①知网学术不端检测.现在的知网学术不端检测已发

学习了excel函数:countif.表达式:COUNTIF(数据区域,条件),作用:对数据区域内符合条件单元格计数 具体应用 在“姓名”(列A)后插入一列(列B),在B2单元格输入公式“=IF(COUNTIF(A2:$A$2,A2)>1,"重复","")”,然后将鼠标放在单元格右下角,变成黑色十字后,向下拖动,引用公式. 当然,姓名排序之后再查重更清楚! COUNTIF 函数语法具有下列参数: range    必需.要对其进行计数的一个或多个单元格,其中包

概述 今天产品反映有个5000条数据的页面的保存按钮很慢,查看代码看到是因为点击保存按钮之后,进行了查重操作,而查重操作是用2个for循环完成了,时间复杂度是O(n^2).没办法,只能想办法优化一下了. 主要参考了这篇文章:JavaScript 高性能数组去重 源码 简单来说,这个页面的要求是查找一个数组中的重复项,并且返回重复项的行号.源码简化后如下: checkData(tableData) { // console.time('数组检查重复项时间'); // 检查重复项,检查空值(全局)

kmp算法python实现 kmp算法 kmp算法用于字符串的模式匹配,也就是找到模式字符串在目标字符串的第一次出现的位置比如abababc那么bab在其位置1处,bc在其位置5处我们首先想到的最简单的办法就是蛮力的一个字符一个字符的匹配,但那样的时间复杂度会是O(m*n)kmp算法保证了时间复杂度为O(m+n) 基本原理 举个例子:发现x与c不同后,进行移动a与x不同,再次移动此时比较到了c与y, 于是下一步移动成了下面这样这一次的移动与前两次的移动不同,之前每次比较到上面长字符串的字符位置后

我们运行看结果 安装包sklearn 安装numpy 安装scipy 终于可以啦 我们把安装的包都写在文件里面吧 4行4列 轴对称 只需要看一半就可以 横着看 竖着看都行 数值越接近1 表示越相似 我们通过这个可以将新的新闻(还未加入数据库的新闻)放在左上角 然后mongodb存的老新闻和他比较 如果超一定值 比如0.8 表示相似度高 我们就帮他当成一个新闻 那么这个左上角新的新闻 就会被踢掉  如果相似度很低 说明是新的新闻 那么就 执行命令加入mongodb中来  大概这个意思 0.1269

目前公司Web服务端的开发是用Nodejs,所以开发功能的话首先使用Nodejs,这也是为什么不直接用python转换的原因. 由于node对文本的处理(提取所需信息)的能力不强,类似于npm上的包:‘linebyline’.'lineReader',处理能力都不强,所以使用python来处理. 目的:提取PDF中带有‘检查'字样的文本(行) 思路: 1.Nodejs 找到PDF转换text的包,转换,将text文本信息发送到Python服务器. 2.创建一个简单的Python服务器,接收并处理

Farmer John's N cows (1 ≤ N ≤ 100,000) share many similarities. In fact, FJ has been able to narrow down the list of features shared by his cows to a list of only K different features (1 ≤ K ≤ 30). For example, cows exhibiting feature #1 might have s

Standford Moss 系统是斯坦福大学大名鼎鼎的代码查重系统,它可以查出哪些同学提交的代码是抄袭别人的,从而将提交结果拒之门外.它对一切希望使用该系统的人都是开放的,那么在PHP的项目中如何使用它呢? 下载Moss的PHP文件moss.php 您可以访问https://github.com/Phhere/MOSS-PHP 来下载moss.php,并将它放在您的第三方扩展库中 使用moss.php 通过下面的范例代码您就可以简单的做个moss小测试了 <?phpinclude("mo

1.信息检索中的重要发明TF-IDF TF-IDF是一种统计方法,TF-IDF的主要思想是,如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类.TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数.IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)的主要思想是:如果包含词条的文档越少,IDF越大,则说明词条具有很好的类别区分能力. 1.1TF Term frequenc

一.什么是pagerank PageRank的Page可是认为是网页,表示网页排名,也可以认为是Larry Page(google 产品经理),因为他是这个算法的发明者之一,还是google CEO(^_^).PageRank算法计算每一个网页的PageRank值,然后根据这个值的大小对网页的重要性进行排序.它的思想是模拟一个悠闲的上网者,上网者首先随机选择一个网页打开,然后在这个网页上呆了几分钟后,跳转到该网页所指向的链接,这样无所事事.漫无目的地在网页上跳来跳去,PageRank就是估计这个

今天在偶然间查看到了一段代码,代码使用了很短的篇幅完成了字符串统计相同字符次数这个经典面试题,其中用到了reduce这个方法,网上查了查,没有查到什么有价值的东西,导致浪费了我一些时间才看懂,现将我的思路整理如下: 原代码: var arr="qweqrq" var info= arr.split('').reduce((a,b)=> (a[b]++ || (a[b]=1),a) ,{}) console.log(info) 代码思路是这样的,先将字符串arr通过split方法切