SimHash是什么 SimHash是Google在2007年发表的论文<Detecting Near-Duplicates for Web Crawling >中提到的一种指纹生成算法或者叫指纹提取算法,被Google广泛应用在亿级的网页去重的Job中,作为locality sensitive hash(局部敏感哈希)的一种,其主要思想是降维,什么是降维? 举个通俗点的例子,一篇若干数量的文本内容,经过simhash降维后,可能仅仅得到一个长度为32或64位的二进制由01组成的字符串,这一点

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,

使用场景:Google 的 simhash 算法 //通过大量测试,simhash用于比较大文本,比如500字以上效果都还蛮好,距离小于3的基本都是相似,误判率也比较低. //从我的经验,如果我们假定N是每个块的大小,M是重叠的字符的数目,N = 4和M = 3是最好的选择 public class SimHashAnalyser : IAnalyser { private const int HashSize = 32; public float GetLikenessValue(string

http://gemantic.iteye.com/blog/1701101 simHash 简介以及java实现 博客分类: 算法 simHash java 去重  传统的hash 算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值,原理上相当于伪随机数产生算法.产生的两个签名,如果相等,说明原始内容在一定概率 下是相等的:如果不相等,除了说明原始内容不相等外,不再提供任何信息,因为即使原始内容只相差一个字节,所产生的签名也很可能差别极大.从这个意义上来 说,要设计一个 hash 算法,对相似

传统的 hash 算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值,原理上相当于伪随机数产生算法.产生的两个签名,如果相等,说明原始内容在一定概 率 下是相等的:如果不相等,除了说明原始内容不相等外,不再提供任何信息,因为即使原始内容只相差一个字节,所产生的签名也很可能差别极大.从这个意义 上来 说,要设计一个 hash 算法,对相似的内容产生的签名也相近,是更为艰难的任务,因为它的签名值除了提供原始内容是否相等的信息外,还能额外提供不相等的 原始内容的差异程度的信息.而 Google 的 s

传统的 hash 算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值,原理上相当于伪随机数产生算法.产生的两个签名,如果相等,说明原始内容在一定概 率 下是相等的:如果不相等,除了说明原始内容不相等外,不再提供任何信息,因为即使原始内容只相差一个字节,所产生的签名也很可能差别极大.从这个意义 上来 说,要设计一个 hash 算法,对相似的内容产生的签名也相近,是更为艰难的任务,因为它的签名值除了提供原始内容是否相等的信息外,还能额外提供不相等的 原始内容的差异程度的信息. 而 Google 的

本文由云+社区发表 作者:netkiddy 导语 AI在2018年应该是互联网界最火的名词,没有之一.时间来到了9102年,也是项目相关,涉及到了一些AI写作相关的功能,为客户生成一些素材文章.但是,AI并不一定最懂你,客户对于AI写出来的文章,多少是会做些修改的.为了更好的衡量出AI文章的可用度,在这儿就会需要存有一个反馈的环节,来看看用户润色后的文章与原始AI文章之间的区别是多大,AI写出来的文章可用性是否足够.由于目前还没精力细究AI写作其中的细节,为了更好地计算每次成文与原文的区分,便花

Gordon L. Hempton是西雅图的一位黑客和设计师,他花费了几个月的时间研究和比较了12种流行的JavaScript MVC框架,并在博客中总结了每种框架的优缺点,最终的结果是,Ember.js胜出. 此次比较针对的特性标准有四种,分别是: UI绑定(UI Bindings) 复合视图(Composed Views) Web表现层(Web Presentation Layer) 与其他框架良好协作(Plays Nicely with Others) 对于各种JavaScript MVC

Gordon L. Hempton是西雅图的一位黑客和设计师,他花费了几个月的时间研究和比较了12种流行的JavaScript MVC框架,并在博客中总结了每种框架的优缺点,最终的结果是,Ember.js胜出. 此次比较针对的特性标准有四种,分别是: UI绑定(UI Bindings) 复合视图(Composed Views) Web表现层(Web Presentation Layer) 与其他框架良好协作(Plays Nicely with Others) 对于各种JavaScript MVC

目前,公司技术规划要求未来所有的服务要全面实现异步化接口,使得每个服务能达到1万/秒的单机性能.我们知道,在一个服务请求中,可能会调用其他服务,还会使用memcache.kv以及mysql等.目前,大众点评的使用的服务框架.kv和cache框架均有异步化调用的接口,但是唯独缺少异步调用数据库的框架支持.这就意味着,如果业务代码一旦其他的请求都异步化了,但是唯独数据库还是同步的,那么就没有达成完全的异步化.在这种情况下,就要求必须有异步化数据库调用的框架支持.zebra-dao就是在这种情况下开发

1.现有成熟Flex框架   Cairngorm (Adobe Open Source) - MVC framework   PureMVC (Open Source) - MVC framework   Mate (Open Source) - tag-based, event-driven   Swiz (Open Source) - Metadata-based Dependency Injection   Spring ActionScript (Open Source) – IOC F

Gordon L. Hempton是西雅图的一位黑客和设计师,他花费了几个月的时间研究和比较了12种流行的JavaScript MVC框架,并在博客中总结了每种框架的优缺点,最终的结果是,Ember.js胜出. 此次比较针对的特性标准有四种,分别是: UI绑定(UI Bindings) 复合视图(Composed Views) Web表现层(Web Presentation Layer) 与其他框架良好协作(Plays Nicely with Others) 对于各种JavaScript MVC

简介 Dapper是.NET下一个micro的ORM,它和Entity Framework或Nhibnate不同,属于轻量级的,并且是半自动的.也就是说实体类都要自己写.它没有复杂的配置文件,一个单文件就可以了.给出官方地址. http://code.google.com/p/dapper-dot-net/ 优点 使用Dapper可以自动进行对象映射! 轻量级,单文件. 支持多数据库. Dapper原理通过Emit反射IDataReader的序列队列,来快速的得到和产生对象. 基本的增删改查操作

背景 对于APP来说,回流分享页是最好的最便宜的也是最病毒式的拉新方式.让新用户去下载APP是重要的.对老用户来说,可以直接调起APP也是提升用户体验和让用户有侵入式体验的重要手段.所以我们一起来看看有哪些方式可以唤起APP的 概念叙述 调起APP在不同平台用不同的方式,主要就分3个 * URI Scheme * universal Link * Android App Links 现在还是有很多第三方来协助你处理这个事情,通过接入他们的SDK和客户端代码来处理,但是万变不离其宗,所有的第三方也

From : http://www.infoq.com/cn/news/2012/05/js-mvc-framework/ Gordon L. Hempton是西雅图的一位黑客和设计师,他花费了几个月的时间研究和比较了12种流行的JavaScript MVC框架,并在博客中总结了每种框架的优缺点,最终的结果是,Ember.js胜出. 此次比较针对的特性标准有四种,分别是: UI绑定(UI Bindings) 复合视图(Composed Views) Web表现层(Web Presentation

主页: https://github.com/google/dagger 历史 * Dagger1是由Square公司受到Guice(https://github.com/google/guice)启发创建的依赖注入框架. * Dagger2是Dagger1(https://github.com/square/dagger)的分支,由谷歌开发.该项目受到了Auto项目(https://github.com/google/auto)的启发 优点 * 没有使用反射,图的验证.配置和预先设置都在编译的

摘要:分布式事务是分布式数据库最难攻克的技术之一,分布式事务为分布式数据库提供一致性数据访问的支持,保证全局读写原子性和隔离性,提供一体化分布式数据库的用户体验.本文主要分享分布式数据库中的时钟解决方案及分布式事务管理技术方案.混合逻辑时钟(HLC)可以实现本地获取,避免了中心时钟的性能瓶颈和单点故障,同时维护了跨实例的事务或事件的因果(happen before)关系. 演讲嘉宾简介:何登成(花名:圭多),阿里云智能数据库产品事业部资深技术专家,DTCC的老朋友.从2005年开始一直坚守在数据

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原文链接:https://www.cnblogs.com/baochuan/p/9089244.html  背景     提升产品体验,节省用户感知度.——想想,如果看到一堆相似性很高的新闻,对于用户的留存会有很大的影响.     技术方案1.信息指纹算法   思路:为每个网页计算出一组信息指纹(Fingerprint).比较两个网页相同信息指纹数量,从而判断内容的重叠性.   步骤: 1)提取网页正文信息特征(通常是一组词),并进行向量化处理(权重算法:如nf/df). 2)取前N个信息特征,

最近在工作中要处理好多文本文档,要求找出和每个文档的相识的文档.通过查找资料总结如下几个计算方法: 1.余弦相似性 我举一个例子来说明,什么是"余弦相似性". 为了简单起见,我们先从句子着手. 请问怎样才能计算上面两句话的相似程度? 基本思路是:如果这两句话的用词越相似,它们的内容就应该越相似.因此,可以从词频入手,计算它们的相似程度. 第一步,分词. 第二步,列出所有的词. 第三步,计算词频. 第四步,写出词频向量. 到这里,问题就变成了如何计算这两个向量的相似程度. 我们可以把它们