如何利用python实现Simhash算法

1. 为什么需要Simhash?

传统相似度算法：文本相似度的计算，一般使用向量空间模型(VSM)，先对文本分词，提取特征，根据特征建立文本向量，把文本之间相似度的计算转化为特征向量距离的计算，如欧式距离、余弦夹角等。

缺点：大数据情况下复杂度会很高。

Simhash应用场景：计算大规模文本相似度，实现海量文本信息去重。

Simhash算法原理：通过hash值比较相似度，通过两个字符串计算出的hash值，进行异或操作，然后得到相差的个数，数字越大则差异越大。

2. 文章关键词特征提取算法TD-IDF

词频（TF）：一个词语在整篇文章中出现的次数与词语总个数之比；

逆向词频（IDF)：一个词语，在所有文章中出现的频率都非常高，这个词语不具有代表性，就可以降低其作用，也就是赋予其较小的权值。

分子代表文章总数，分母表示该词语在这些文章出现的篇数。一般会采取分母加一的方法，防止分母为0的情况出现，在这个比值之后取对数，就是IDF了。

最终用tf*idf得到一个词语的权重，进而计算一篇文章的关键词。然后根据每篇文章对比其关键词的方法来对文章进行去重。simhash算法对效率和性能进行平衡，既可以很少的对比（关键词不能取太多），又能有好的代表性（关键词不能过少）。

3. Simhash原理

Simhash是一种局部敏感hash。即假定A、B具有一定的相似性，在hash之后，仍然能保持这种相似性，就称之为局部敏感hash。

得到一篇文章关键词集合，通过hash的方法把关键词集合hash成一串二进制，直接对比二进制数，其相似性就是两篇文档的相似性，在查看相似性时采用海明距离，即在对比二进制的时候，看其有多少位不同，就称海明距离为多少。

将文章simhash得到一串64位的二进制，根据经验一般取海明距离为3作为阈值，即在64位二进制中，只要有三位以内不同，就可以认为两个文档是相似的，这里的阈值也可以根据自己的需求来设置。也就是把一个文档hash之后得到一串二进制数的算法，称这个hash为simhash。

simhash具体实现步骤如下：

• 1. 将文档分词，取一个文章的TF-IDF权重最高的前20个词（feature）和权重（weight）。即一篇文档得到一个长度为20的（feature：weight）的集合。

• 2. 对其中的词（feature），进行普通的哈希之后得到一个64为的二进制，得到长度为20的（hash : weight）的集合。

• 3. 根据（2）中得到一串二进制数（hash）中相应位置是1是0，对相应位置取正值weight和负值weight。例如一个词进过（2）得到（010111：5）进过步骤（3）之后可以得到列表[-5,5,-5,5,5,5]。由此可以得到20个长度为64的列表[weight，-weight...weight]代表一个文档。

• 4. 对（3）中20个列表进行列向累加得到一个列表。如[-5,5,-5,5,5,5]、[-3,-3,-3,3,-3,3]、[1,-1,-1,1,1,1]进行列向累加得到[-7，1，-9，9，3，9]，这样，我们对一个文档得到，一个长度为64的列表。

• 5. 对（4）中得到的列表中每个值进行判断，当为负值的时候去0，正值取1。例如，[-7，1，-9，9，3，9]得到010111，这样就得到一个文档的simhash值了。

• 6. 计算相似性。两个simhash取异或，看其中1的个数是否超过3。超过3则判定为不相似，小于等于3则判定为相似。

Simhash整体流程图如下：

4. Simhash的不足

完全无关的文本正好对应成了相同的simhash，精确度并不是很高，而且simhash更适用于较长的文本，但是在大规模语料进行去重时，simhash的计算速度优势还是很不错的。

5. Simhash算法实现

# !/usr/bin/python
# coding=utf-8
class Simhash:
   def __init__(self, tokens='', hashbits=128):
       self.hashbits = hashbits
       self.hash = self.simhash(tokens)
   def __str__(self):
       return str(self.hash)
   # 生成simhash值
   def simhash(self, tokens):
       v = [0] * self.hashbits
       for t in [self._string_hash(x) for x in tokens]:  # t为token的普通hash值
           for i in range(self.hashbits):
               bitmask = 1 << i
               if t & bitmask:
                   v[i] += 1  # 查看当前bit位是否为1,是的话将该位+1
               else:
                   v[i] -= 1  # 否则的话,该位-1
       fingerprint = 0
       for i in range(self.hashbits):
           if v[i] >= 0:
               fingerprint += 1 << i
       return fingerprint  # 整个文档的fingerprint为最终各个位>=0的和
   # 求海明距离
   def hamming_distance(self, other):
       x = (self.hash ^ other.hash) & ((1 << self.hashbits) - 1)
       tot = 0
       while x:
           tot += 1
           x &= x - 1
       return tot
   # 求相似度
   def similarity(self, other):
       a = float(self.hash)
       b = float(other.hash)
       if a > b:
           return b / a
       else:
           return a / b
   # 针对source生成hash值
   def _string_hash(self, source):
       if source == "":
           return 0
       else:
           x = ord(source[0]) << 7
           m = 1000003
           mask = 2 ** self.hashbits - 1
           for c in source:
               x = ((x * m) ^ ord(c)) & mask
           x ^= len(source)
           if x == -1:
               x = -2
           return x

测试：

if __name__ == '__main__':
   s = 'This is a test string for testing'
   hash1 = Simhash(s.split())
   s = 'This is a string testing 11'
   hash2 = Simhash(s.split())
   print(hash1.hamming_distance(hash2), "   ", hash1.similarity(hash2))

来源：https://blog.csdn.net/MusicDancing/article/details/125446870