文本去重算法——simhash简介
一、基本概念
simhash是为了计算一篇文档之间的相似度存在的，通过simhash算法可以计算出文档的simhash值，通过各个文档计算出的二进制值来计算文档之间的汉明距离，然后根据汉明距离来比较文档之间的相似度。汉明距离是指两个相同长度的字符串相同位置上不同的字符的个数。
simhash算法分为5个步骤：分词、hash、加权、合并、降维，具体过程如下所述：
二、步骤
1、分词
给定一段语句，进行分词，得到有效的特征向量，然后为每一个特征向量设置1-5等5个级别的权重（如果是给定一个文本，那么特征向量可以是文本中 的词，其权重可以是这个词出现的次数）。例如给定一段语句：“腾讯上海分公司三楼食堂的快餐”，分词后为：“腾讯 上海分公司 三楼 食堂 的 快餐”，然后为每个特征向量赋予权值：腾讯(4) 上海分公司(5) 三楼(3) 食堂(2) 的(1) 快餐(5)，其中括号里的数字代表这个单词在整条语句中的重要程度，数字越大代表越重要。
2、hash
通过hash函数计算各个特征向量的hash值，hash值为二进制数01组成的n-bit签名。比如“腾讯”的hash值Hash(腾讯)为100101，“上海分公司”的hash值Hash(上海分公司)为“101011”。就这样，字符串就变成了一系列数字。
3、加权
在hash值的基础上，给所有特征向量进行加权，即W = Hash * weight，且遇到1则hash值和权值正相乘，遇到0则hash值和权值负相乘。例如给“腾讯”的hash值“100101”加权得 到：W(腾讯) = 100101*4 = 4 -4 -4 4 -4 4，给“上海分公司”的hash值“101011”加权得到：W(上海分公司)=101011*5 = 5 -5 5 -5 5 5，其余特征向量类似此般操作。
4、合并
将上述各个特征向量的加权结果累加，变成只有一个序列串。拿前两个特征向量举例，例如“腾讯”的“4 -4 -4 4 -4 4”和“上海分公司”的“5 -5 5 -5 5 5”进行累加，得到“4+5 -4+-5 -4+5 4+-5 -4+5 4+5”，得到“9 -9 1 -1 1”。
5、降维
对于n-bit签名的累加结果，如果大于0则置1，否则置0，从而得到该语句的simhash值，最后我们便可以根据不同语句simhash的汉 明距离来判断它们的相似度。例如把上面计算出来的“9 -9 1 -1 1 9”降维（某位大于0记为1，小于0记为0），得到的01串为：“1 0 1 0 1 1”，从而形成它们的simhash签名。
三、举例
现在有两串文本，文本1：“你妈妈 喊 你回家吃饭 哦 ，回家罗回家罗”；文本2：“你妈妈 叫 你回家吃饭 啦 ，回家罗回家罗”。显然这两句话有很高的相似度，我们来看看经过simhash算法后，两者的simhash签名。
1、求文本1的simhash签名。
a、分词：你（3）妈妈（3）喊（2）你（3）回家（4）吃饭(4)哦(2),回家罗(3)回家罗(3)。
b、hash:你（001000）妈妈（010100）喊（001000）你（001000）回家（100001）吃饭（101001）哦（101000）回家罗（100110）回家罗（100110）。
c、加权：你（-3 -3 3 -3 -3 -3）妈妈（-3 3 -3 3 -3 -3）喊（-2 -2 2 -2 -2 -2）你（-3 -3 3 -3 -3 -3）回家（4 -4 -4 -4 -4 4）吃饭（4 -4 4 -4 -4 4）哦（2 -2 2 -2 -2 -2）回家罗（3 -3 -3 3 3 -3）回家罗（3 -3 -3 3 3 -3）。
d、合并：5 -21 1 -9 -15 -11
e、降纬：1 0 1 0 0 0
2、求文本2的simhash签名。
a、分词：你（3）妈妈（3）叫（2）你（3）回家（4）吃饭(4)啦(2),回家罗(3)回家罗(3)。
b、hash:你（001000）妈妈（010100）叫（000011）你（001000）回家（100001）吃饭（101001）啦（100010）回家罗（100110）回家罗（100110）。
c、加权：你（-3 -3 3 -3 -3 -3）妈妈（-3 3 -3 3 -3 -3）叫（-2 -2 -2 -2 2 2）你（-3 -3 3 -3 -3 -3）回家（4 -4 -4 -4 -4 4）吃饭（4 -4 4 -4 -4 4）啦（2 -2 -2 -2 2 -2）回家罗（3 -3 -3 3 3 -3）回家罗（3 -3 -3 3 3 -3）。
d、合并：5 -21 -7 -9 -7 -7
e、降纬：1 0 0 0 0 0
3、计算汉明距离
上述得到的simhash签名分别为：“101000”和“100000”
计算汉明距离为1。
