命令行输入两个txt文件的绝对路径，计算相似度，写进txt文件

pyspark 基于simhash做相似聚合代码工程

专门针对中文文档的simhash算法库 简介 此项目用来对中文文档计算出对应的simhash值。simhash是谷歌用来进行文本去重的算法，现在广泛应用在文本处理中。 详见 特性 使用作为分词器和关键字抽取器 使用作为hash函数 hpp风格，所有源码都是.hpp文件里面，方便使用。没有链接，就没有伤害。 本项目的副产品项目： 提供了简单的simhash HTTP服务。 依赖 g ++（建议版本> = 4.1）或clang ++。 用法 mkdir build cd build cmake .. make 测试 make test 演示 ./demo 结果如下： 文本："我是蓝翔技工拖拉机学院手扶拖拉机专业的。不用多久，我就会升职加薪，当上总经理，出任CEO，走上人生巅峰。" 关键词序列是: ["蓝翔:11.7392", "CEO:11.7392", "升职:10.8562", "加薪:1

simhash 高效的文本相似度去重算法实现 simhash是什么 Google发明的的文本去重算法，适合于大批量文档的相似度计算 主要步骤 对文本分词，得到N维特征向量（默认为64维） 为分词设置权重（tf-idf） 为特征向量计算哈希 对所有特征向量加权，累加（目前仅进行非加权累加） 对累加结果，大于零置一，小于零置零 得到文本指纹（fingerprint）

Simhash的算法简单的来说就是，从海量文本中快速搜索和已知simhash相差小于k位的simhash集合，这里每个文本都可以用一个simhash值来代表，一个simhash有64bit，相似的文本，64bit也相似，论文中k的经验值为3。该方法的缺点如优点一样明显，主要有两点，对于短文本，k值很敏感；另一个是由于算法是以空间换时间，系统内存吃不消。 复制代码 代码如下:#!/usr/bin/python# coding=utf-8class simhash:    #构造函数    def __init__(self, tokens=”, hashbits=128):          

thinkphp5-使用SimHash进行海量内容数据查重

Simhash 使用Simhash对海量文本进行去重

simhash 算法的 java 实现。特点计算字符串的 simhash通过构建智能索引来计算所有字符串之间的相似性，因此可以处理大数据使用使用输入文件和输出文件运行 Maininputfile 的格式（参见 src / test_in）：一个文件每行用 utf8 字符集outputfile 格式 start //start flag first line // doc sencode lien // doc1\tdist the dist is the hamming distance between doc and doc1  end //end flag 标签：simhash

基于TF-IDF算法，结合simhash算法，中文分词等一些技术要点概述。应用了开源hanlp中文处理包

计算两个文本的相似度，使用到了Simhash、分词、海明距离等技术