海量数据去重之SimHash算法简介和应用
SimHash是什么
SimHash是Google在2007年发表的论文《Detecting Near-Duplicates for Web Crawling 》中提到的一种指纹生成算法或者叫指纹提取算法，被Google广泛应用在亿级的网页去重的Job中，作为locality sensitive hash（局部敏感哈希）的一种，其主要思想是降维，什么是降维？ 举个通俗点的例子，一篇若干数量的文本内容，经过simhash降维后，可能仅仅得到一个长度为32或64位的二进制由01组成的字符串，这一点非常相似我们的身份证，试想一下，如果你要在中国13亿+的茫茫人海中寻找一个人，如果你不知道这个人的身份证，你可能要提供姓名 ，住址， 身高，体重，性别，等等维度的因素来确定是否为某个人，从这个例子已经能看出来，如果有一个一维的核心条件身份证，那么查询则是非常快速的，如果没有一维的身份证条件，可能综合其他几个非核心的维度，也能确定一个人，但是这种查询则就比较慢了，而通过我们的SimHash算法，则就像是给每个人生成了一个身份证，使复杂的事物，能够通过降维来简化。
SimHash的工作原理
SimHash算法工作流程图：
解释下上图：
（1）准备一篇文本
（2）过滤清洗，提取n个特征关键词，这步一般用分词的方法实现，关于分词，比较常用的有IK，mmseg4j，ansj
（3）特征加权，这一步如果有自己针对某个行业的定义的语料库时候可以使用，没有的话，就用分词后的词频即可
（4）对关键词进行hash降维01组成的签名（上述是6位）
（5）然后向量加权，对于每一个6位的签名的每一位，如果是1，hash和权重正相乘，如果为0，则hash和权重负相乘，至此就能得到每个特征值的向量。
（6）合并所有的特征向量相加，得到一个最终的向量，然后降维，对于最终的向量的每一位如果大于0则为1，否则为0，这样就能得到最终的simhash的指纹签名
一个例子如下：
SimHash的应用
通过上面的步骤，我们可以利用SimHash算法为每一个网页生成一个向量指纹，那么问题来了，如何判断2篇文本的相似性？
这里面主要应用到是海明距离。
（1）什么是海明距离
两个码字的对应比特取值不同的比特数称为这两个码字的海明距离。在一个有效编码集中,任意两个码字的海明距离的最小值称为该编码集的海明距离。举例如下：10101和00110从第一位开始依次有第一位、第四、第五位不同，则海明距离为3。
（2）海明距离的几何意义
n位的码字可以用n维空间的超立方体的一个顶点来表示。两个码字之间的海明距离就是超立方体两个顶点之间的一条边，而且是这两个顶点之间的最短距离。
（3）海明距离的应用场景
用于编码的检错和纠错
经过SimHash算法提取来的指纹（Simhash对长文本500字+比较适用，短文本可能偏差较大，具体需要根据实际场景测试），最后使用海明距离，求相似，在google的论文给出的数据中，64位的签名，在海明距离为3的情况下，可认为两篇文档是相似的或者是重复的，当然这个值只是参考值，针对自己的应用可能又不同的测试取值
到这里相似度问题基本解决，但是按这个思路，在海量数据几百亿的数量下，效率问题还是没有解决的，因为数据是不断添加进来的，不可能每来一条数据，都要和全库的数据做一次比较，按照这种思路，处理速度会越来越慢，线性增长。
针对这个问题在Google的论文中也提出了对应的思路，根据鸽巢原理（也称抽屉原理）：
桌上有十个苹果，要把这十个苹果放到九个抽屉里，无论怎样放，我们会发现至少会有一个抽屉里面至少放两个苹果。这一现象就是我们所说的“抽屉原理”。 抽屉原理的一般含义为：“如果每个抽屉代表一个集合，每一个苹果就可以代表一个元素，假如有n+1个元素放到n个集合中去，其中必定有一个集合里至少有两个元素。” 抽屉原理有时也被称为鸽巢原理。它是组合数学中一个重要的原理。[1]
道理很简单，但在把这应用到现实问题中，可是能发挥巨大作用的，这也就是数学的奥妙之处。
针对海量数据的去重效率，我们可以将64位指纹，切分为4份16位的数据块，根据抽屉原理在海明距离为3的情况，如果两个文档相似，那么它必有一个块的数据是相等的，如图：
然后将4份数据通过K-V数据库或倒排索引存储起来K为16位截断指纹，V为K相等时剩余的48位指纹集合，查询时候，精确匹配这个指纹的4个16位截断，如图所示：
如此，假设样本库，有2^34条数据（171亿数据），假设数据均匀分布，则每个16位（16个01数字随机组成的组合为2^16个）倒排返回的最大数量为
2^34/2^16=2^(34-16)=262144个候选结果，4个16位截断索引，总的结果为：4*262144=1048576，约为100多万，通过
这样一来的降维处理，原来需要比较171亿次，现在只需要比较100万次即可得到结果，这样以来大大提升了计算效率。
参考文章：
http://www.lanceyan.com/tech/arch/simhash_hamming_distance_similarity.html
http://taop.marchtea.com/06.03.html
http://yanyiwu.com/work/2014/01/30/simhash-shi-xian-xiang-jie.html
http://www.cnblogs.com/colorfulkoala/archive/2012/07/29/2614382.html
http://en.wikipedia.org/wiki/Locality_sensitive_hashing
http://grunt1223.iteye.com/blog/964564