半岛,半岛体育,半岛体育app,半岛官网,半岛电竞,半岛真人,半岛棋牌,半岛体育官网注册,半岛体育官方app下载,半岛体育app下载,半岛体育怎么样,半岛体育官网,半岛体育登录入口,半岛体育官方网站

　　文档作为关于“IT计算机”中“数据结构与算法”的参考范文，为解决如何写好实用应用文、正确编写文案格式、内容素材摘取等相关工作提供支持。正文3998字，doc格式，可编辑。质优实惠，欢迎下载！

　　最近在思考大量文本判重的问题，由于文本数据量大，加之文本判重算法，如BF、KMP、最长公共子串、后缀数组、字典树、DFA等计算时空复杂度并不适合数据量较大的工业应用场景。查找了相关资料，发现LSH(localseitive)，即局部敏感哈希算法，可以应用本场景。

　　LSH是指面对海量高维数据时，一般的算法无法快速降维查询相似度高的数据子集，利用特定的hash算法，将高维数据映射到低维空间，以较高概率快速寻找相似度高的数据子集。?满足以下两个条件的hash函数称为(d1，d2，p1，p2)-seitive：

　　d(x，y)是x和y之间的一个距离度量，需要说明的是，并不是所有的距离度量都能够找到满足localseitive的hash函数。

　　通过采集系统我们采集了大量文本数据，但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析。分析前我们需要对这些数据去除重复，如何选择和设计文本的去重算法？常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用，如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算，我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重。最简单的做法是拿着待比较的文本和数据库中所有的文本比较

　　一遍如果是重复的数据就标示为重复。看起来很简单，我们来做个测试，就拿最简单的两个数据使用Apache提供的

　　Levehteinfor循环100w次计算这两个数据的相似度。代码结果如下：

　　大跌眼镜，居然计算耗费4秒。假设我们一天需要比较100w次，光是比较100w次的数据是否重复就需要4s，就算4s一个文档，单线个文档，这个数字和一天100w相差甚远，需要多少机器和资-源才能解决。

　　roundingalgorithms》。介绍下这个算法主要原理，为了便于理解尽量不使用数学公式，分为这几步：

　　1、分词，把需要判断文本分词形成这个文章的特征单词。最后形成去掉噪音词的单词序列并为每个词加上权重，我们假设权重分为5个级别（1~5）。比如：“美国“51区”雇员称内部有9架飞碟，曾

　　看见灰色外星人”==分词后为“美国（4）51区（5）雇员（3）称（1）内部（2）有（1）9架（3）飞碟（5）曾（1）看见（3）灰色（4）外星人（5）”，括号里是代表单词在整个句子里重要程度，数字越大越重要。

　　2、hash，通过hash算法把每个词变成hash值，比如“美国”通过hash算法计算为100101，“51区”通过hash算法计算为101011。这样我们的字符串就变成了一串串数字，还记得文章开头说过的吗，要把文章变为数字计算才能提高相似度计算性能，现在是降维过程进行时。

　　3、加权，通过2步骤的hash生成结果，需要按照单词的权重形成加权数字串，比如“美国”的hash值为“100101”，通过加权计算为“4-4-44-44”；“51区”的hash值为“101011”，通过加权计算为“5-55-555”

　　4、合并，把上面各个单词算出来的序列值累加，变成只有一个序列串。比如“美国”的“4-4-44-44”，“51区”的“5-55-555”，把每一位进行累加，“4+5-4+-5-4+54+-5-4+54+5”==》“9-91-119”。这里作为示例只算了两个单词的，真实计算需要把所有单词的序列串累加。

　　5、降维，把4步算出来的“9-91-119”变成01串，形成我们最终的simhash签名。如果每一位大于0记为1，小于0记为0。最后算出结果为：“101011”

　　大家可能会有疑问，经过这么多步骤搞这么麻烦，不就是为了得到个01字符串吗？我直接把这个文本作为字符串输入，用hash函数生成01值更简单。其实不是这样的，传统hash函数解决的是生成唯一值，比如md5、hashmap等。md5是用于生成唯一签名串，只要稍微多加一个字符md5的两个数字看起来相差甚远；hashmap也是用于键值对查找，便于快速插入和查找的数据结构。不过我们主要解决的是文本相似度计算，要比较的是两个文章是否相识，当然我们降维生成了hashcode也是用于这个目的。看到这里估计大家就明白了，我们使用的simhash就算把文章中的字符串变成

　　01串也还是可以用于计算相似度的，而传统的hashcode却不行。我们可以来做个测试，两个相差只有一个字符的文本串，“你妈妈喊你回家吃饭哦，回家罗回家罗”和“你妈妈叫你回家吃饭啦，回家罗回家罗”

　　大家可以看得出来，相似的文本只有部分01串变化了，而普通的hashcode却不能做到，这个就是局部敏感哈希的魅力。目前broder提出的shingling算法和Charikar的simhash算法应该算是业界公认比较好的算法。在simhash的发明人Charikar的论文中并没有给出具体的simhash算法和证明，“量子图灵”得出的证明simhash是由随机超平面hash算法演变而来的。

　　现在通过这样的转换，我们把库里的文本都转换为simhash代码，并转换为long类型存储，空间大大减少。现在我们虽然解决了空间，但是如何计算两个simhash的相似度呢？难道是比较两个simhash的01有多少个不同吗？对的，其实也就是这样，我们通过海明距离（Hammingdistance）就可以计算出两个simhash到底相似不相似。两个simhash对应二进制（01串）取值不同的数量称为这两个simhash的海明距离。举例如下： 10101 和 00110 从第一位开始依次有第一位、第四、第五位不同，则海明距离为3。对于二进制字符串的a和b，海明距离为等于在a

　　为了高效比较，我们预先加载了库里存在文本并转换为simhash code 存储在内存空间。来一条文本先转换为 simhash code，然后和内存里的simhash code 进行比较，测试100w次计算在100ms。速度大大提升。

　　1、目前速度提升了但是数据是不断增量的，如果未来数据发展到一个小时100w，按现在一次100ms，一个线*10 *60 次 = 36000次，一天60*10*60*24 = 864000次。我们目标是一天100w次，通过增加两个线程就可以完成。但是如果要一个小时100w次呢？则需要增加30个线程和相应的硬件资-源保证速度能够达到，这样成本也上去了。能否有更好的办法，提高我们比较的效率？

　　2、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。但是如果我们处理的是微博信息，最多也就140个字，使用simhash的效果并不那么理想。看如下图，在距离为3时是一个比较折中的点，在距离为10时效果已经很差了，不过我们测试短文本很多看起来相似的距离确实为10。如果使用距离为3，短文本大量重复信息不会被过滤，如果使用距离为10，长文本的错误率也非常高，如何解决？

　　（3）在上面的例子中，如果数据再多一些一定会出现多个数据映射到同一个下标的情况，比如说如果数据中有一个15，那么通过哈希函数算出来的下标就是1，这无疑与数据8的下标重合了，这就是一种冲突。

　　你可能已经发现，这三个应用都跟分布式系统有关。没错，那么!哈希算法是如何解决这些分布式问题的。

　　由于对称加密体制和非对称加密体制各有优缺点。所以，在实际生活中，我们还是经常用混合加密方式来对数据进行加密的。

　　突的概率极低，所以相对来说还是很难破解的。对于有2^128个不同哈希值的MD5算法，散列冲突的概率要小于1-2^128。

　　如果还想继续提高效率，我们可以把每个图片的唯一标识，和相应的图片文件在图库中的路径信息，都存储在散列表中。当要查看某个图片是不是在图库中的时候，我们先通过哈希算法对这个图片取唯一标识，然后在散列表中查找是否存在这个唯一标识。

　　关键字的取值在一个很大的范围，数据在通过哈希函数进行映射时。很难找到一个哈希函数，使得这些关键字都能映射到唯一的值。就会出现多个关键字映射到同一个值的现象，这种现象我们称之为冲突。

　　一个设计良好的分布式哈希方案应该具有良好的单调性，即服务节点的增减不会造成大量哈希重定位。一致性哈希算法就是这样一种哈希方案。

　　为提高学习交流，本人整理了相关的实用应用文有：《理论力学哈工大第八版》、《哈工大理论力学答案》、《哈工大版理论力学答案》，读者可以在平台上搜索。