simhash

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。

利用simhash算法分析Excel中不同行的文本，并生成相似度矩阵。

大数据K-近邻(K-NN)计算复杂度高，为解决此问题，提出一种基于HBase和SimHash的大数据K-近邻分类算法。该算法利用SimHash算法将大数据集映射到Hamming空间，得到哈希签名值集合。然后，将样例的行键与值的二元对存储到HBase数据库中，行键为样例的哈希签名值，值为样例的类别。对于测试样例，以其哈希签名值作为行键，从HBase数据库中获取所有样例的值，通过对这些值进行多数投票，得到测试样例的类别。与基于MapReduce的K-NN和基于Spark的K-NN相比，该算法在运行时间和测试精度方面均有优势。实验结果表明，在保持分类能力的前提下，该算法的运行时间远低于其他两种方法。

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