使用simhash库来进行网页去重

首先感谢作者yanyiwu贡献的开源项目https://github.com/yanyiwu/simhash在做项 目过程中,翻了一遍《这就是搜索引擎  核心技术详解》这本书的查重算法,在众多的算法中,我选择了simhash。这个算法的魅力在于,

它把文本内容的相似性,转换为哈希值的相似性,很好理 解,效率也高,再说,谷歌也用着。关于本算法的一些介绍,在yanyiwu大神的博客

http://yanyiwu.com/work/2014/01/30/simhash-shi-xian-xiang-jie.html 中也有介绍。对这个 算法的实现逻辑之后,开始来对这个算

法的使用。既然大神已经贡献出了源码,那我们首先要去学会如何使用这个宝贵的东西。因此,我对大神yanyiwu封装 的Simhasher类的成员

函数的功能及其参数阐述自己的理解,学会如何使用这些接口。关于这些接口的实现,

请参见github上的源码  /simhash/src/Simhasher.hpp.

以下是函数使用说明:

 1 #ifndef SIMHASH_SIMHASHER_HPP  
 2 #define SIMHASH_SIMHASHER_HPP  
 3   
 4 #include "CppJieba/KeywordExtractor.hpp"        //使用结巴分词库下的"关键字提取头文件"  
 5 #include "hashes/jenkins.h"             //使用jenkins.h进行特征到哈希值的转换  
 6   
 7 namespace Simhash  
 8 {  
 9     using namespace CppJieba;  
10     class Simhasher: public NonCopyable  
11     {  
12         private:  
13             enum{BITS_LENGTH = 64};  
14             jenkins _hasher;                //对象成员,用于获取哈希值,组合关系  
15             KeywordExtractor _extractor;        //jieba分词库中的类作为Simhash的类成员,组合关系  
16         public:  
17             /****************构造函数*****************/  
18             /*  传入: 
19              *      1)词典路径 
20              *      2)模式路径 
21              *      3)idf路径 
22              *      4)停用词路径 
23              */  
24               
25             //赋值 _extractor 的构造与析构  
26             Simhasher(const string& dictPath, const string& modelPath, const string& idfPath, const string& stopWords)  
27                 : _extractor(dictPath, modelPath, idfPath, stopWords)  
28             {}  
29   
30             //析构函数  
31             ~Simhasher(){};  
32   
33             /********以下是Simhash的类成员函数*********/  
34         public:  
35             /* 1 */ bool extract(const string& text, vector<pair<string,double> > & res, size_t topN) const;  
36                     /*  功能: 
37                      *      抽取关键字,内部调用了_extractor.extract(); 
38                      *  参数: 
39                      *      (1)text 是传入的将要进行抽取关键字的字符串 
40                      *      (2)res  装“关键字/权重”的数组 
41                      *      (3)topN 词频最高的前N个单词 
42                      */  
43   
44   
45   
46             /* 2 */bool make(const string& text, size_t topN, vector<pair<uint64_t, double> >& res) const;  
47                     /*  功能: 
48                      *      返回能代表text这篇文章内容的topN个关键字的<二进制hash值,权重>对的数组。 
49                      *  参数: 
50                      *      (1)text 是传入的将要进行抽取关键字的字符串 
51                      *      (2)topN 词频最高的前N个单词 
52                      *      (3)res  topN个关键字对应的64bit hash值组成的数组 
53                      */  
54   
55   
56   
57             /* 3 */bool make(const string& text, size_t topN, uint64_t& v64) const   
58                     /*  功能: 
59                      *      返回能代表text这篇文章内容的topN个关键字映射成的simhash值 
60                      *  参数: 
61                      *      (1)text 是传入的将要进行抽取关键字的字符串 
62                      *      (2)topN 词频最高的前N个单词 
63                      *      (3)v64  topN个关键字对应的64bit simhash值 
64                      */  
65   
66   
67   
68             /* 4 */static bool isEqual(uint64_t lhs, uint64_t rhs, unsigned short n = 3);  
69                     /*  功能: 
70                      *      计算并判断 lhs 与 rhs 的海明距离是否小于n(默认为3) 
71                      *  参数: 
72                      *      (1) lhs ,rhs    左右(不分左右)的64bit simhash值 
73                      *      (2) n   海明距离的上限值 
74                      */  
75   
76   
77   
78             /* 5 */static void toBinaryString(uint64_t req, string& res);  
79                     /*  功能: 
80                      *      将uint64_t的hash值转变成64bit二进制,便于进行海明距离计算 
81                      *  参数: 
82                      *      (1) req uint64_t型的哈希值 
83                      *      (2) res 二进制字符串 
84                      */  
85   
86   
87   
88             /* 6 */static uint64_t binaryStringToUint64(const string& bin);  
89                     /*  功能: 
90                      *      将64bit二进制转变成uint64_t的hash值 
91                      *  参数: 
92                      *      (1) bin 二进制字符串 
93                      */  
94     };  
95 }  
原文地址:https://www.cnblogs.com/houjun/p/4883444.html