python如何实现Simhash算法

这篇文章主要介绍python如何实现Simhash算法，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

1、simhash步骤

simhash包含分词、hash、加权、合并、降维五大步骤

simhash代码如下：

import jiebaimport jieba.analyseimport numpy as npclass SimHash(object):    def simHash(self, content):        seg = jieba.cut(content)        # jieba.analyse.set_stop_words('stopword.txt')        # jieba基于TF-IDF提取关键词        keyWords = jieba.analyse.extract_tags("|".join(seg), topK=10, withWeight=True)        keyList = []        for feature, weight in keyWords:            # print('feature:' + feature)            print('weight: {}'.format(weight))            # weight = math.ceil(weight)            weight = int(weight)            binstr = self.string_hash(feature)            print('feature: %s , string_hash %s' % (feature, binstr))            temp = []            for c in binstr:                if (c == '1'):                    temp.append(weight)                else:                    temp.append(-weight)            keyList.append(temp)        listSum = np.sum(np.array(keyList), axis=0)        if (keyList == []):            return '00'        simhash = ''        for i in listSum:            if (i > 0):                simhash = simhash + '1'            else:                simhash = simhash + '0'        return simhash    def string_hash(self, source):        if source == "":            return 0        else:            temp = source[0]            temp1 = ord(temp)            x = ord(source[0]) << 7            m = 1000003            mask = 2 ** 128 - 1            for c in source:                x = ((x * m) ^ ord(c)) & mask            x ^= len(source)            if x == -1:                x = -2            x = bin(x).replace('0b', '').zfill(64)[-64:]            return str(x)    def getDistance(self, hashstr1, hashstr2):        '''            计算两个simhash的汉明距离        '''        length = 0        for index, char in enumerate(hashstr1):            if char == hashstr2[index]:                continue            else:                length += 1        return length

1.1分词

分词是将文本文档进行分割成不同的词组，比如词1为：今天星期四，词2为：今天星期五

得出分词结果为【今天，星期四】【今天，星期五】

1.2hash

hash是将分词结果取hash值
星期四hash为：0010001100100000101001101010000000101111011010010001100011011110
今天hash为：0010001111010100010011110001110010100011110111111011001011110101
星期五hash为：0010001100100000101001101010000000101111011010010000000010010001

1.3加权

1.4合并

1.5降维

降维是将合并的结果进行降维，如果值大于0，则置为1小于0 则置为0，因此得到的结果为：

2、simhash比对

一般simhash采用海明距离来进行计算相似度，海明距离计算如下：

对于A，B两个n维二进制数

二者的海明距离为：

其中：

举例：

1000与1111的海明距离为3

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