中文短文本去重算法框架：Bloom Filter、Trie树与SimHash结合

"这篇论文研究了中文短文本去重的方法，针对海量且简短的中文短文本冗余问题，提出了一个结合Bloom Filter、Trie树和SimHash算法的去重框架。该框架首先利用Bloom Filter或Trie树进行初步的完全去重，然后通过SimHash算法进行相似文本的检测，确保在处理大量数据时的效率和准确性。实验验证了该框架的可行性和合理性，对于改善信息存储和数据挖掘效果具有重要意义。" 正文: 在当前信息技术飞速发展的时代，中文短文本如微博、BBS和即时通讯消息等已经成为了信息传播的主要载体。然而，这些短文本的大量涌现也带来了冗余信息的问题，占用了宝贵的存储资源，对信息的及时性和准确性分析造成了阻碍。因此，研究有效的中文短文本去重方法成为了亟待解决的关键问题。 论文指出，文本去重技术主要分为基于字符串比较和基于内容分析两大类。早期的sif系统虽然不直接处理文本去重，但其“信息近似指纹”思想对后续的KOALA系统和“Shingling”方法产生了深远影响。Brin和Garcia-Molina提出的COPS系统是文本复制检测领域的里程碑，为后续的研究奠定了基础。 在这一背景下，该论文提出的去重算法框架创新性地结合了Bloom Filter、Trie树和SimHash算法。Bloom Filter是一种空间效率极高的概率型数据结构，能快速判断元素是否存在于集合中，但在可能存在误判的情况下，用于初步过滤大量重复文本。Trie树，又称前缀树，是另一种用于高效查找的结构，尤其适用于处理字符串数据，可以快速定位完全相同的文本。 SimHash算法则是一种分布式哈希技术，它能够计算文本的哈希值并判断两个文本的相似度。在Bloom Filter或Trie树完成初步去重后，SimHash用于识别那些在初始阶段未能被完全过滤掉的相似文本，从而实现更精确的去重。 通过仿真实验，论文证明了这个算法框架在处理中文短文本时的有效性和合理性。它不仅能够有效地去除完全重复的文本，还能发现并消除相似度较高的文本，这对于清理海量短文本数据，提升信息决策的质量和速度具有重大价值。 这篇论文的研究成果为中文短文本去重提供了一种高效且实用的解决方案，对于计算机科学，特别是数据挖掘和信息处理领域具有重要的理论和实践意义。它为应对互联网时代的信息爆炸提供了新的思路，有助于推动相关技术的进步。