python实现Simhash算法

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 jieba
import jieba.analyse
import numpy as np

class 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

来源：https://blog.csdn.net/qq_39187538/article/details/122853908