Java实现SimHash算法详解与步骤

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simHash

局部敏感哈希

网页去重

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Java实现SimHash算法是一种用于网页去重和文本相似度匹配的局部敏感哈希（LSH）技术。该算法由[标题]所阐述，其核心思想是通过将输入文本分割成固定长度的子字符串，然后计算每个子字符串的哈希值，并对这些哈希值进行异或操作，形成一个简化的哈希指纹。这种简化过程使得即使两个文本在某些部分有差异，只要这些差异部分的哈希结果足够接近，它们就可能被归为同一组，从而实现快速的大规模文本去重。 SimHash的具体实现步骤如下： 1. **类定义**： - `SimHash` 类包含了几个关键属性：`tokens` 存储原始文本的分词结果，`intSimHash` 是整数形式的SimHash值，`strSimHash` 是字符串形式的SimHash，以及 `hashBits` 表示哈希位数，默认为64。 2. **构造函数**： - 有两个构造函数，分别处理无参和带参数的情况。无参构造函数接收分词后的字符串，而带参数构造函数允许用户指定哈希位数。 3. **simHash() 方法**： - 这是核心方法，负责计算SimHash值。首先创建一个大小为 `hashBits` 的整数数组 `v`。 - 使用 StringTokenizer 对输入的 `tokens` 进行逐个处理，对每个子字符串 `temp` 计算哈希值 `t`。 - 对于每个哈希位 `i`，检查 `t` 与相应位的掩码（1左移i位）的按位与结果，如果不为0，则将 `v[i]` 加1，否则减1。这样可以确保相同的字符位置上，如果出现次数不同，会改变对应的哈希位。 - 之后，通过将 `v` 数组中的元素与0进行异或操作，得到 `fingerprint`，这个值就是SimHash的最终结果。 - 最后，将 `fingerprint` 转换为字符串并存储在 `strSimHash` 中。 4. **应用示例**： - 用户可以通过 `SimHash` 对象轻松地对文本进行哈希处理，比如 `SimHash simHash = new SimHash(tokens);`，然后通过 `strSimHash` 获取哈希值，用于比较两个文本的相似度或者判断它们是否为重复内容。 Java实现的SimHash算法提供了一种高效的文本相似度检测方法，尤其适用于大规模数据处理和网页去重场景，因为它能够快速地找出相似的文本片段，而无需完全匹配。由于其局部敏感性，即使文本稍有变化，也可能产生相近的哈希值，这在一定程度上降低了误判率。

package textCluster234;
import java.math.BigInteger;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.StringTokenizer;

public class SimHash {

private String tokens;

private BigInteger intSimHash;

private String strSimHash;

private int hashbits = 64;

public SimHash(String tokens) {
this.tokens = tokens;
//看错了，这个和类SimHash比较相似，看花眼了
this.intSimHash = this.simHash();
}

public SimHash(String tokens, int hashbits) {
this.tokens = tokens;
this.hashbits = hashbits;
this.intSimHash = this.simHash();
}

public BigInteger simHash() {
int[] v = new int[this.hashbits];