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/

本文环境: python3.5 ubuntu 16.04 第三方库: jieba 文件寄于github: https://github.com/w392807287/angelo_tools.git simhash介绍 没多久就要写毕业论文了,据说需要查重,对文档重复判定还挺好奇的所以看了下相关的东西.发现simhash比较好用,实现简单. 顾名思义 simhash是一种hash算法,以前在我印象中hash算法是将一个对象映射成一个hash值,一般只要求当两个对象完全相同时才有相同的hash值,

今日内容概要 ElasticSearch之-ElasticSearch-head ElasticSearch之-安装Kibana Elasticsearch之-倒排索引 Elasticsearch之-索引操作 Elasticsearch之-映射管理 Elasticsearch的文档增删查改(CURD) 内容详细 1.ElasticSearch之-ElasticSearch-head # 本质都是 c s 架构的软件 # es:web服务端封装了一些restful接口 --b s架构 -docke

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 本节介绍 ES 文档,索引及其基本操作. 1,ES 中的文档 在 ES 中,文档(Document)是可搜索数据的最小存储单位,相当于关系数据库中的一条记录. 文档以 Json 数据格式保存在 ES 中,Json 中保存着多个键值对,它可以保存不同类型的数据,比如: 字符串类型 数字类型 布尔类型 数组类型 日期类型 二进制类型 范围类型 Python 语言中的字典类型,就是 Json 数据格式. 文档中的

Vs2012的帮助文档:Microsoft Help Viewer.exe,vs2010对应的是1.0,vs2012对应的是2.0,版本号以此类推 与早期的chm格式的msdn帮助文档不同在于: 1. 默认不能单独运行帮助文档 2.需要一个xxxx.msha 的清单文件,以及相应的xxx.cab包 3.帮助文档支持多国语言 1.下载vs2012帮助文档(简体中文帮助文档不包含win32API以及驱动开发相关文档,如果需要win32API及 驱动开发相关文档还需要下载英文帮助文档) 简体中文帮助文

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

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

之前说过了针对单一文档的增删改查,基本也算是达到了一个基本数据库的功能.本篇主要描述的是多文档的查询,通过这个查询语法,可以根据多个文档的查询条件,返回多个文档集合. 更多内容可以参考我整理的ELK文档教程 multi Get 多字段查询可以设置多个文档查询条件,每个查询条件在结构上都比较类似: curl 'localhost:9200/_mget' -d '{ "docs" : [ { "_index" : "test", "_typ

ABBYY FineReader Pro for Mac OCR文字识别软件处理文档时,在FineReader文档中,页面的加载顺序即是页面的导入顺序,完成导入之后,文档的所有页面均会被编号,各编号会显示在"页面"面板中的缩略图的下方.要想重编文档页面号码,可以手动更改页面顺序,也可以使用专门工具更改. 若要移动一个或多个页面: •选择需要移动的页面,然后将其拖到文档中的所需位置,页面的编号将会发生相应变化. •选择需要移动的页面,然后在"页面"菜单或被选中页面的快

1.RESTful接口使用方法 为了方便直观我们使用Head插件提供的接口进行演示,实际上内部调用的RESTful接口. RESTful接口URL的格式: http://localhost:9200/<index>/<type>/[<id>] 其中index.type是必须提供的. id是可选的,不提供es会自动生成. index.type将信息进行分层,利于管理. index可以理解为数据库:type理解为数据表:id相当于数据库表中记录的主键,是唯一的. 2.索引文

JAVA增删改查XML文件   最近总是需要进行xml的相关操作. 不免的要进行xml的读取修改等,于是上网搜索,加上自己的小改动,整合了下xml的常用操作. 读取XML配置文件 首先我们需要通过DocumentBuilderFactory获取xml文件的工厂实例. DocumentBuilderFactory dbf=DocumentBuilderFactory.newInstance(); dbf.setIgnoringElementContentWhitespace(true); 创建文档

很多朋友对DOM有感冒,这里我花了一些时间写了一个小小的教程,这个能看懂,会操作了,我相信基于DOM的其它API(如JDOM,DOM4J等)一般不会有什么问题. 后附java代码,也可以下载(可点击这里入下载)导入到Eclipse或MyEclipse. Node和Element的关系 Element是Node的子接口,所以Element的方法要比Node方法要多,这样的话使用起来比较方便,一般情况我们都把节点转换成元素(或者叫标签,即Element); Element是Node的子类型: 比如我

相似文档查找算法之 simHash 简介及其 java 实现 - leejun_2005的个人页面 - 开源中国社区 相似文档查找算法之 simHash 简介及其 java 实现

基本查询命令 find 查找复合条件的所有文档 命令 db.collection.find(query,field) 参数 query 查找条件 格式: {ssss:"xxx"}是一个键值对构成的文档 如果是空, 表示查找所有内容 field 查找的域 格式: {ssss:"xxx"}是一个键值对构成的文档 设置值: 设置为1 表示查找该域,其他自动为 0 设置为0 表示不查找该域,其他自动为 1 设置的时候要不全部为 1 或者全部 为 0 是不能混搭的 _id 域

数据结构: {"_id" : "000000001",  //Mongodb默认主键 "UID" : "000000001",  //SVC UID "CREATE_DATE" : "2016-10-21 00:00:00",  //创建时间 "OP_DATE" : "2016-10-21 00:00:00",  //修改时间 "BASE

jaxp,属于javase中的一部分.是对xml进行解析的一个工具类: 既然说到这里,还是讲全一点,讲讲上面说到的xml的解析技术. xml的一个标记型文档. 在html的层级结构中,它会在内存中分配一个树形结构,会把html中的标签,属性,文本等都封装成一个个对象: 列如:document对象,element对象,属性对象,文本对象,Node节点对象.为啥讲html了呢?因为在html中js使用dom解析标记型文档.当然html这次就不说了,咱们重点说一说xml中的解析方式及具体的解析过程 在

from:https://my.oschina.net/132722/blog/168274 比如我有一个user类,他包含一个标签属性,这个标签是一个数组,数组里面的元素是内嵌文档,格式如下: <!-- lang: js --> { "_id" : "195861", "tags" : [ { "tagId" : NumberLong(766), "optDate" : ISODate(&qu

1.RESTful接口使用方法 为了方便直观我们使用Head插件提供的接口进行演示,实际上内部调用的RESTful接口.  RESTful接口URL的格式: http://localhost:9200///[] 其中index.type是必须提供的. id是可选的,不提供es会自动生成. index.type将信息进行分层,利于管理. index可以理解为数据库:type理解为数据表:id相当于数据库表中记录的主键,是唯一的. 2. 文档索引的创建 将如下一条歌曲信息的数据提交到ES中创建索引:

一.XML和String互转: 使用dom4j程式变得很简单 //字符串转XML String xmlStr = \"......\"; Document document = DocumentHelper.parseText(xmlStr); // XML转字符串 Document document = ...; String text = document.asXML(); //这里的XML DOCUMENT为org.dom4j.Document 二.读取XML文档节点: pack

MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库.由 C++ 语言编写,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统.旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案. MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库. 在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能. MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案. MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成.Mong