Advertisement

SimHash在Java中的实现，以及海明距离的计算。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
为了衡量两个文本之间的相似程度，采用了多种技术手段，其中就包含了对Simhash算法的运用，以及结合分词和海明距离等方法进行分析。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • SimHash在Java中的实现及其海明距离计算
    优质
    本文介绍了SimHash算法在Java语言中的具体实现方法，并探讨了如何高效地计算SimHash值之间的海明距离。 计算两个文本的相似度可以使用Simhash、分词和海明距离等技术。
     
  • SimHash: Java语言中的SimHash实现
    优质
    本项目提供了一个使用Java语言编写的SimHash算法实现。通过高效的哈希技术，该库能够帮助用户快速计算文本或数据之间的相似度，广泛应用于去重、推荐系统等领域。 simhash算法的Java实现。
     
  • simhash算法Java实现代码-simhash-java.zip
    优质
    这是一个包含SimHash算法Java实现代码的压缩包，适用于相似度计算和去重等场景。下载后可直接使用或集成到现有项目中。 Simhash算法的Java实现用于计算字符串之间的相似性。通过构建智能索引可以处理大数据集中的所有字符串间的相似度比较。 运行方式：使用输入文件和输出文件来执行Main函数。 - 输入文件格式（参考src/test_in）： 每行采用UTF8字符编码。 - 输出文件格式： start // 开始标志 first line // 文档信息 encode lien // doc1\t距离，该距离是doc与doc1之间的汉明距离 end // 结束标志 标签：simhash
     
  • Java中实现中文分词的SimHash算法
    优质
    本篇文章介绍了在Java编程语言中如何应用SimHash算法进行高效的中文文本分词处理，并探讨其技术细节与应用场景。 在使用SimHash算法对字符串计算权重时，对于中文文本需要先进行分词处理。请自行下载Sanford中文分词的jar包以及相应的中文分词库。
     
  • 基于Java的simHash算法实现
    优质
    本项目基于Java语言实现了SimHash算法，旨在高效地计算文本数据的相似度，适用于大数据环境下的近实时去重与推荐系统。 Java实现simHash算法的博客介绍了如何使用Java语言来实现一种常用的文本相似度计算方法——Simhash算法。该文章详细描述了Simhash的基本原理以及在实际应用中的具体步骤，包括特征提取、哈希函数设计等关键环节，并提供了完整的代码示例供读者参考和学习。
     
  • Zhang-Shasha算法在Java中的实现：应用于树编辑距离计算
    优质
    本文章介绍了Zhang-Shasha算法在Java编程语言中的具体实现方法，并探讨了其在树编辑距离计算中的应用。通过优化和分析，该文展示了如何更高效地使用此算法解决复杂的数据结构问题。 张莎莎Zhang-Shasha算法通过计算将一棵树转换为另一棵树所需的最小节点插入、删除和重新标记次数来衡量两棵树之间的编辑距离。这个概念类似于字符串间的编辑距离，实际上，字符串的编辑距离可以看作是该算法的一个特例。在处理字符串时，我们需要找出从一个字符串到另一个字符串所需进行的字符插入、删除和替换操作中的最小数量。 该项目提供了一个Java实现版本来执行Zhang-Shasha算法，并且在这个项目中测试了大量树木数据集。为了简化节点对象的手动分配及连接过程，在整个开发过程中采取了一种更为简便的方法，即利用树的前缀表示法构建树结构。使用括号形式的字符串（例如f(d(ac(b))e)）传递给Tree类构造函数以生成相应的Tree对象。 这种预记符号在Zhang-Shasha算法中是固有的，并且可以方便地用于实现和测试目的。
     
  • 汉明距离的Matlab实现-Hamming_Distance: 计算两个数字之间的汉明距离的Matlab代码
    优质
    本项目提供了一套用于计算两个等长字符串或数值数组之间汉明距离的MATLAB代码，适用于信息论、编码理论及计算机科学相关领域。 这段文字描述了一个用于计算两个数字汉明距离的Matlab代码。主要包含以下函数： - 主函数：main.m - 计算汉明距离的功能文件：ham_dist.m 如果在系统或项目中使用了该代码，应当引用作者的相关论文作为参考。 请注意，原文未提供具体的联系方式和网址信息，在重写过程中也保持不变。
     
  • 线性分组码与最小汉明距离的计算（Java实现 原创）
    优质
    本作品为原创项目，使用Java语言实现了线性分组码及其最小汉明距离的计算方法。通过该程序可以深入理解纠错编码中的关键技术。 利用本原多项式的结果计算线性分组码，并求出这组码的最小汉明距离。例如对于一个（7,4）码，若其本原多项式的系数从高次到低次为1011，则产生的编码如下：0001011 00101 100 11 1 010 0 1 1 1 0 10 5...（此处省略部分数据）。这组编码的最小汉明距离为3。
     
  • Python中SimHash算法的实现示例
    优质
    本文介绍了如何在Python中实现SimHash算法，并提供了具体的代码示例。通过这个教程，读者可以了解SimHash的基本原理及其应用。 Simhash算法的核心思想是从海量文本数据中迅速找到与已知Simhash值在二进制位上相差不超过k位的相似文本集合。每个文档可以由一个64位长度的Simhash值来表示，而相似度高的文档其对应的Simhash值也相近。根据论文中的经验，推荐使用k=3作为阈值。 该算法的主要缺点同样明显：一是对于短文本而言，对k的选择非常敏感；二是由于它采用空间换时间的方式进行计算，在处理大规模数据时可能会导致系统内存不足的问题。 以下是简化后的Python代码实现： ```python class Simhash: def __init__(self, tokens=, hashbits=128): ``` 这段代码定义了一个名为`Simhash`的类，其中包含了用于初始化对象的一个构造函数。