使用simhash算法进行Excel文本相似度检测

在中文文本相似度匹配中，simHash、海明距离和IK 分词是三个重要的技术。simHash 是一个高效的哈希算法，能够将文本转化为哈希值并通过计算海明距离来判断文本相似度。简单来说，海明距离就是两个哈希值之间的差异程度，差异小的文本通常更相似。IK 分词，作为一个开源的中文分词工具，你在进行文本时准确地切分文本，提高相似度计算的准确性。你可以将 IK 分词器集成到你的 Java 项目中，配合 simHash 算法实现高效的中文文本匹配。如果你在做中文文本相关的工作，使用这些工具可以大大提升效率，尤其是在大数据量的场景下，效果更为显著。，如果你在中文文本相似度匹配的业务，了解并掌握这些工具，会

数据库设计课程和毕业设计中，涉及到了数据库课程设计的内容。

哈希算法的相似度检测功能，确实挺实用，尤其是你想比较两个文档到底有多像的时候，效果还不错。这个资源是基于斯坦福 CS246 那门经典课出的书，内容讲得清楚，代码也比较接地气，适合直接上手跑跑看。 文档相似度这块，最常用的就是MinHash和局部敏感哈希（LSH）。嗯，说白了，就是让你不用全文比对，也能快速判断哪些文档“长得像”。对搞爬虫、推荐系统、或者做去重的你来说，蛮省事的。 你要是懒得翻教材，直接看书也行——The Mining of Massive Datasets这本书就挺合适。而且它官方就能免费下载，良心哦，还能用折扣码MMDS20买纸质版。顺带一提，书后面还有推荐阅读的参考资料，扩

想了解优秀的论文查重和反剽窃软件？ 44 便知晓！

随着技术的进步，pyspark在simhash算法的基础上实现了相似内容的聚合功能。

提出一种基于相似度辅助决策的带宽自适应跟踪算法。 提高跟踪算法的空间定位准确性，并自适应更新带宽准则。 提高算法对目标尺度变化的自适应性，提高空间和尺度定位准确性。

本项目提供了一个 Python 代码示例，展示了如何使用 TF-IDF 模型计算文本内容的相似度。该算法可用于多种应用场景，例如简单的论文查重等。代码基于他人项目进行修改和优化，仅供学习和参考。

使用python实现文本近似度匹配，从b列中查找与a列文本最相似的值及近似度。 例如：a列：白术b列：白术、炒白术、黄芩 输出：相似的值：白术、炒白术近似度：1

海量数据相似度计算的方案挺适合需要快速大量文本数据的场景。你可以利用这个工具，快速算出文本之间的相似度，满足动态计算的需求。举个例子，如果你需要对海量的文章、评论或日志进行相似度，这个工具就能帮上大忙。它不仅支持文本计算，还能扩展到图像、数字等多种数据类型。使用起来也简便，响应速度快，挺适合需要高效的项目。更棒的是，它能应对不同格式的数据，像 Excel、MySQL 都可以好地配合。要注意的就是计算精度和性能之间的平衡，合理设置参数能获得更好的结果哦。