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UrlBloom Filter 算法、误差及其他

UrlBloom Filter 算法、误差及其他 fly with me , in the perfect world --- 题记 最近看了一些书,公式和算法,用一个词把他们窜起来的话...误差换效率 google黑板报上一片文章,讲Url重用到的一个技巧:把平均长度较长的Url转换成平均长度较短的GUID来节省空间。...在Url方面还有一个常用的算法:Bloom Filter 算法。...Bloom Filter 算法是查看元素E是否在集合S中存在的快速算法,典型的应用就是拼写检查spellcheck时,查看某个单词是否在字典中存在。...Bloom Filter 是一种常见的算法,现在已经有了 Java , C++ , C# , ruby 等各个版本的算法。当然也有很多变种出现以适应更多的需求。

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simhash文章

优点:算法简单、工程好落地,不会受大数量问题影响。 技术方案2、分段签名算法   算法思路:按规则把网页切成N段,为每一段生成信息指纹。...使用方:Google基于此算法实现网页文件查。   优点:相对传统文本相似性方法(欧氏距离、海明距离、余弦角度),解决计算量庞大等问题。   ...—其他简单方案:        百度大搜的去算法比较简单,就是直接找出此文章的最长的n句话,做一遍hash签名。n一般取3。       工程实现巨简单,据说准确率和召回率都能到达80%以上。   ...2、评估指标      准确率(97%): 数据集:重新闻集      方式:人工(研发先评估、产品评估)      召回率(75%):          数据集:训练数据集-重新闻集         ...参考资料 中文文档simhash值计算 网页文本的算法介绍 海量数据相似度计算之simhash和海明距离 短文本合并重复(去)的简单有效做法 海明距离查询方案 原文链接:https://www.cnblogs.com

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【排序算法】-快算法

前言 笔者也是近期猜对算法感兴趣的,可能对刚入门的同学来说,算法接触不到,但是对于有一些经验的程序员来说,算法的技能是必备的,尤其是面试的时候,动不动就让你手写算法,其实考验的就是你的基础知识。...第一篇我就来讲解快算法,开发中用到的并不多,大家先理解快思路,然后在背代码的时候就很容易了,核心代码不到十行,所以也是一个很简单的算法。...正文 快利用了一个重要的概念就是“分治法”,所谓“分治”就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并...分治法不仅在快中体现,还在归并排序,傅立叶变换(快速傅立叶变换)等等都有所体现。...下面我就给定一个数组,然后分析快是如何进行排序的, int[] arr = {2, 6, 9, 1}; ?

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网络爬虫之网页:语义指纹

小编说:网络爬虫让我们高效地从网页获取到信息,但网页的重复率很高,网页需要按内容做文档,而判断文档的内容重复有很多种方法,语义指纹是其中比较高效的方法。...即使在同一个网站,有时候不同的URL地址可能对应同一个页面,或者存在同样的内容以多种方式显示出来,所以,网页需要按内容做文档。 例如,一个企业商品搜索。...则从下一个字符开始匹配 { ret.append(content.charAt(i)); ++i; } } return ret.toString(); } 语义指纹生成算法如下所示...第4步:调用MD5算法,将每个特征项串转化为一个128位的串,作为该网页的指纹。 调用fseg.result.FingerPrint中的方法。...showBytes(getMD5(fingerPrint)); System.out.println("FingerPrint:"+fingerPrint+" md5:"+md5Value); MD5可以将字符串转化成几乎无冲突的

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推荐算法召回-粗-精

Recall 2.1 召回目的&工程pipeline大概设计 召回最重要的一点是 全面,覆盖所有的用户可能会消费的item ,它决定着整个推荐算法的天花板。...这就有点像 集成学习 的思想: 弱弱为强,各取所长,平衡误差 多通道召回 2.2 常用的召回队列/方式 2.2.1 cf召回 I2i, tag2i, u2u2i这些其实本质就是熟悉的协同过滤算法,在离线生成一个矩阵存储...从召回到精,每一层漏斗其实都是有损失的,而这个损失是因为现有算法工程限制。在召回的评价指标更着重于hitrate,粗考虑auc/gauc/ndcg,精考虑auc/gauc。...有些团队直接放弃粗,只用召回和精 ,这样效果也会更直接的体现,但也可能会出现我刚刚说的问题。 这一年来最大感触是: 推荐算法其实是需要工程和业务共同努力,不是仅仅靠怼特征,魔改模型就能够出效果 。...没有好的工程系统,算法业务的发展会严重受限(如良好的推理框架,训练集群,离线平台,内存数据库等)。由于效果的提升需要涉及各个层面,因此阿里推出了,全链路一致性建模优化COLD[1]。

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图文解读:推荐算法架构——精

导语 | 精是整个推荐算法中比较重要的一个模块,目前基本都是基于模型来实现,主要涉及样本、特征、模型三部分。本文将对其进行详细阐述,希望为更多的开发者提供经验和帮助。...一、整体架构 精是整个推荐算法中比较重要的一个模块,目前基本都是基于模型来实现,涉及样本、特征、模型三部分。...这些特征一般由机器识别、人工打标、用户填写运营审核等方式产出,十分要。 统计特征:如item近14天、7天、3天的pv、vv、CTR、完播率、单vv时长等,最好同时包括绝对值和相对值。...五、精优化 精优化的方法和论文很多,一定要有一个全局架构认知,从而知晓每篇论文主要针对精什么地方做的改进,类似的改进方案有哪些,各有什么优缺点。...作者简介 谢杨易 腾讯应用算法研究员 腾讯应用算法研究员,毕业于中国科学院,目前在腾讯负责视频推荐算法工作,有丰富的自然语言处理和搜索推荐算法经验。  推荐阅读 揭秘一致性Hash算法应用!

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