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面试|海量文本去重～minhash

比如网页去重、推断帖子是否相似、推荐系统衡量物品或者用户的相似度等等。当数据量大的时候，计算的时间和空间复杂度就会是一个很重要的问题，比如在推断相似发帖的时候。我们能够用kmeans来进行聚类。...所以至少有一个桶同样的概率是1-(1-p^r)^m，我们能够依据我们想要的概率p去分配m和r。最后建立倒排是这种。

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面试|海量文本去重~simhash

simhash算法是google发明的，专门用于海量文本去重的需求，所以在这里记录一下simhash工程化落地问题。下面我说的都是工程化落地步骤，不仅仅是理论。...背景互联网上，一篇文章被抄袭来抄袭去，转载来转载去。被抄袭的文章一般不改，或者少量改动就发表了，所以判重并不是等于的关系，而是相似判断，这个判别的算法就是simhash。...结巴分词支持加载IDF词典并且提供了一个默认的词典，它包含了大量的词组以及基于海量文本统计出来的IDF词频，基本可以拿来即用，除非你想自己去挖掘这样一个字典。...海量simhash查询抽屉原理之前说过，判定2篇文章相似的规则，就是2个simhash的汉明距离<=3。...判重假设有一个新的simhash希望判重，它的simhash值是： a=0000000000000000,b=000000001111110,c=1111111100000001,d=111111111111110

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海量数据去重之SimHash算法简介和应用

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...，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： ? ?...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

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使用SimHash进行海量文本去重

SimHash算法思想　　假设我们有海量的文本数据，我们需要根据文本内容将它们进行去重。...对于文本去重而言，目前有很多NLP相关的算法可以在很高精度上来解决，但是我们现在处理的是大数据维度上的文本去重，这就对算法的效率有着很高的要求。...SimHash算法是Google公司进行海量网页去重的高效算法，它通过将原始的文本映射为64位的二进制数字串，然后通过比较二进制数字串的差异进而来表示原始文本内容的差异。回到顶部 3....SimHash流程实现　　simhash是由 Charikar 在2002年提出来的，本文为了便于理解尽量不使用数学公式，分为这几步：　　（注：具体的事例摘自Lanceyan的博客《海量数据相似度计算之...那剩下的工作就是两两计算我们得到的simhash签名的汉明距离了，这在理论上是完全没问题的，但是考虑到我们的数据是海量的这一特点，我们是否应该考虑使用一些更具效率的存储呢？

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巧用MapReduce+HDFS，海量数据去重的五大策略

举个简单的例子：在专门为电信运营商定制的呼叫详单去重应用程序中，我们就可以看到删除重复数据的影子。同样的，对于包含相同数据包的通信网络，我们可以使用这种技术来进行优化。...如果数量是零或哈希值在之前的去重复表中不存在，HDFS会要求客户端上传文件并更新文件的逻辑路径。 HDFS将存储由用户上传的源文件，以及相应的链接文件，这些链接文件是自动生成的。...Streams到Hadoop的流程：通过控制流程，将Hadoop MapReduce模块作为数据流分析的一部分，对于Streams的操作需要对更新的数据进行检查并去重，并可以验证MapReduce模型的正确性...众所周知，在数据摄入的时候对数据进行去重复是最有效的，因此在Infosphere Streams中对于某个特定时间段或者数量的记录会进行去重复，或者识别出记录的增量部分。...接着，经过去重的数据将会发送给Hadoop BigInsights用于新模型的建立。 ? 2.

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海量图片去重算法-局部分块Hash算法

向AI转型的程序员都关注了这个号机器学习AI算法工程公众号：datayx 本文主要调研了一下海量图片(>1000000张)去重的方法，在调研之前，先考虑一下自己能想到的方法的可行性。...文献发表：《基于pHash分块局部探测的海量图像查重算法》https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?...基本思想就是挑选一个图片pair，按照某种方法计算相似度（可以是图片特征之间的相似度，可以是由网络计算的相似度），相似度低于某个阈值，则认为它们是重复的，然后从数据库中移除其中一张图片即可。...这种方法虽然简单，但实际上并不可行，因为数据量太大，时间复杂度为O(n^2)。方法2-感知Hash 生成图片的pHash，并计算pair之间pHash的Hamming distance。...图片去重的过程就是在每一个Hash表中的每一个位置做图片对的相似度计算，然后去除掉相似度较小的图片。

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mysql 数据去重

从excel中导入了一部分数据到mysql中，有很多数据是重复的，而且没有主键，需要按照其中已经存在某一列对数据进行去重。...去重添加玩递增的id字段后，就可以对数据根据某个字段进行去重操作，策略就是保存id最小的那条数据。...DELETE FROM `table` WHERE `去重字段名` IN ( SELECT x FROM ( SELECT `去重字段名` AS x FROM...`table` GROUP BY `去重字段名` HAVING COUNT(`去重字段名`) > 1 ) tmp0 ) AND `递增主键名` NOT IN...` HAVING COUNT(`去重字段名`) > 1 ) tmp1 )

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postgresal去重_postgresql数据库去重方法

数据库去重有很多方法，下面列出目前理解与使用的方法第一种通过group by分组，然后将分组后的数据写入临时表然后再写入另外的表,对于没有出现再group by后面的field可以用函数max,min...提取，效率较高 –适合情况：这种情况适合重复率非常高的情况，一般来说重复率超过5成则可以考虑用这个方法 –优点：对于重复率高的数据集的去重，十分推荐用这种方法 –缺点：uuid不能用max或min提取，...如果需要去重的数据集中包含uuid则十分尴尬 create temp table tmp_data1 as select [field1],[field2]…,max(field_special),min...，效率很低，可以尝试配合临时表(测试发现依旧很慢) –适合情况：由于该种方法效率很低，所以不推荐使用，如果数据量不大的情况下可以用这种方法，数据量只要上了100万就会很慢很慢 delete from [...，这种方法一次只能删除重复数据的一条，如果有些数据有几百次重复那就会累死，其实也可以使用函数做一个循环，但这样的效率就不高了 delete from [table] where id in (select

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海量短文本场景下的去重算法

最朴素的做法在大多数情况下，大量的重复文本一般不会是什么好事情，比如互相抄袭的新闻，群发的垃圾短信，铺天盖地的广告文案等，这些都会造成网络内容的同质化并加重数据库的存储负担，更糟糕的是降低了文本内容的质量...而最朴素的做法就是将所有文本进行两两比较，简单易理解，最符合人类的直觉，对于少量文本来说，实现起来也很方便，但是对于海量文本来说，这明显是行不通的，因为它的时间复杂度是，针对亿级别的文本去重时，时间消耗可能就要以年为单位...另外，我们讲到去重，实际上暗含了两个方面的内容，第一是用什么方式去比较更为高效，第二是比较的时候去重标准是什么。...核心思想降低时间复杂度的关键： > 尽力将潜在的相似文本聚合到一块，从而大大缩小需要比较的范围 simHash算法海量文本去重算法里面，最为知名的就是simHash算法，是谷歌提出来的一套算法，并被应用到实际的网页去重中...一般来说，全局去重长度的选择跟去重率和算法的时间复杂度相关，实际选择的时候，都是去重率和时间复杂度的折中考虑。全局去重长度选择的越小，文本的去重效果越好（去重率会增大），但相应的时间复杂度也越高。

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hashset自定义去重规则_sql数据去重

>(); list.add("d"); list.add("d"); list.add("d"); System.out.println(list); /*执行去重方法...*/ list = removeSame(list); //打印去重后的list System.out.println(list); } /*去重方法*/ private static...ArrayList(set); return listSingle; } 打印結果： ————————————————————————————————————————————- 小插曲：写完去重方法才知道...，数据库可以直接查询出去重后的list，只需要一个 DISTINCT ，哭一会。

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oracle数据库去重查询_oracle高效去重

oracle 数据库多字段去重方法介绍：distinct 关键字、group by 、row_number ()over(partition by 列 order by 列 desc) 我的需求是：...根据某几列去重查询出去重后的全部信息。...我的想法：我想找出一种更简单的方法去实现去重查询。越直接越好。...去重 select distinct id，name from test 结果：根据id和name 组合去重（类似于 id || name 这样去重） 2、group by 分组去重 select...*,row_number() over(partition by a.id,a.sex order by name) su from test a; 去重例子：根据 id和sex 去重 select

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大数据去重方案

现在需要对数据按用户分析，但当中有大量的重复数据，仅用数据库的等值去重明显不可行。...至少在现阶段内存和CPU的执行效率在固定时间内是有限的，大量的数据的查重和去重处理不可能同时在内存中进行。就像外部排序算法和内部排序算法差别很大，遇到此类大量数据查重问题对算法进行设计是有必要的。...布隆过滤器布隆过滤器是一种采用hash法进行查重的工具。它将每一条数据进行n次独立的hash处理，每次处理得到一个整数，总共得到n个整数。...使用数据库建立关键字段（一个或者多个）建立索引进行去重根据url地址进行去重：使用场景：url地址对应的数据不会变的情况，url地址能够唯一判别一条数据的情况思路：　　url存在Redis中　　...往对应值的位置把结果设置为1 　　新来的一个url地址，一样通过加密算法生成多个值　　　　如果对应位置的值全为1，说明这个url地址已经被抓取过了　　　　否则没有被抓取过，就把对应的位置的值设置为1 根据数据本身进行去重

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hive表数据去重

根据user name查重 SELECT test_user_name, count(*) c from default.test GROUP BY test_user_name HAVING c>...1; 根据id查重 SELECT id ,count(*) c FROM default.test GROUP BY id HAVING c >1; 去重：注意min用法，取相同数据的最小id，去重的重点...min:使用group by 分组后取分组内最小id，以便去掉其它重复数据 INSERT OVERWRITE table default.test partition(test_data_source

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数据去重算法(一)

在编写代码时，经常会遇到对一组数据过滤去除重复的数据，那么怎么来实现这样的一个功能函数呢？...例如：给定一个数组[1,2,3,1]，去除重复的数据我们放眼一看就知道1重复了，但计算机没有这样的水平，它需要将该问题转化为严密的逻辑计算和数值计算，才能得到正确的结果。...在转化为计算机可处理的过程，就需要用到算法和数据结构的知识。我们知道hashtable数据结构，它的keys是不能存在重重的，那么我们就可以将数组转化hashtable来解决。...，那么怎么能去除重复的数据如：给定 nums = [0,0,1,1,1,2,2,3,3,4] 去除重复的数据对于该问题，我们依然可以按照上边的那种方式进行处理，但由于这个数组是有序的，也就是重复的数据都聚集在一起...，所以可以在循环中进行nums[i]和nums[i+1]的判断，不同时，将数据进行新的存储。

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Golang数组去重&切片去重

合并两个整型切片，返回没有重复元素的切片，有两种去重策略 1....通过双重循环来过滤重复元素（时间换空间） // 通过两重循环过滤重复元素 func RemoveRepByLoop(slc []int) []int { result := []int{} /...效率第一，如果节省计算时间，则可以采用如下方式 // 元素去重 func RemoveRep(slc []int) []int{ if len(slc) < 1024 { //

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R语言︱数据去重

（谢益辉）查看重复的方式，有点像分类变量个数一样，unique() 或者 table() 都是很好的方式去检测。...，R中默认的是fromLast=FALSE,即若样本点重复出现，则取首次出现的；否则去最后一次出现的。...2、duplicated函数在数据框中应用较为广泛。...#源数据 > data.set Ensembl.Gene.ID Gene.Biotype Chromosome.Name Gene.Start..bp....index,] #选中了非重复的数据 > data.set2 #用法与is.na()对比 x[!is.na(x)] #选中不是缺失值的数据

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场景题：海量数据如何判重？

在海量数据如何确定一个值是否存在？这是一道非常经典的面试场景题。那怎么回答这个问题呢？接下来咱们就详细的聊一聊。参考答案判断一个值是否存在？...内存占用：哈希表需要根据数据规模来动态调整数组的大小，以保证存储效率。而布隆过滤器在预先设置位数组的大小后，不会随数据规模的增加而增长。因此布隆过滤器更适用于海量数据。...结论哈希表和布隆过滤器都能实现判重，但它们都会存在误判的情况，但布隆过滤器存储占用的空间更小，更适合海量数据的判重。...然后，我们可以使用 put() 方法向布隆过滤器中插入数据，使用 mightContain() 方法来判断元素是否存在于布隆过滤器中。小结在海量数据如何确定一个值是否存在？...通常有两种解决方案：哈希表和布隆过滤器，而它们两都存在误判的情况，但布隆过滤器更适合海量数据的判断，因为它占用的数据空间更小。

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场景题：海量数据如何判重？

在海量数据如何确定一个值是否存在？这是一道非常经典的面试场景题。那怎么回答这个问题呢？接下来咱们就详细的聊一聊。参考答案判断一个值是否存在？...内存占用：哈希表需要根据数据规模来动态调整数组的大小，以保证存储效率。而布隆过滤器在预先设置位数组的大小后，不会随数据规模的增加而增长。因此布隆过滤器更适用于海量数据。...结论哈希表和布隆过滤器都能实现判重，但它们都会存在误判的情况，但布隆过滤器存储占用的空间更小，更适合海量数据的判重。...然后，我们可以使用 put() 方法向布隆过滤器中插入数据，使用 mightContain() 方法来判断元素是否存在于布隆过滤器中。小结在海量数据如何确定一个值是否存在？...通常有两种解决方案：哈希表和布隆过滤器，而它们两都存在误判的情况，但布隆过滤器更适合海量数据的判断，因为它占用的数据空间更小。

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数据去重，笔试题系列

今天分享一道面试手写笔试题，主要考察数据去重问题原题是这样的，给出一组数据，去掉id相同的数据并进行排序 const arr = [ {id: 0,pid: 1,order: 2,},...cur.push(prev) } return cur.sort((a, b) => a.id - b.id); }, []) } 方法三：通过Set去重对应的...，我们利用对象key不重复，先判断对象中是否有key,向数组中添加数据，然后将当前的id作为对象的key,如果有就不向数组中添加数据我们也可以结合reduce这个计算方法，结合findIndex判断是否有...id相同的通过reduce与Set,Set过滤相同的id,然后进行计算循环，判断cur中是否有pid 利用Map对原有数据进行去重，将没有的值，以id作为key，将当前项变成值，然后调用Object.values...本文示例源码code example[1] 参考资料 [1]code example： https://github.com/maicFir/lessonNote/blob/master/面试题/02-数据去重

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使用数组实现数据去重

在上一篇数据去重文中，介绍了使用hashtable这种数据结构实现对一组数据的去重操作，那么这种方式是否存在优化的空间？...先来看一道题，给定一组整数无序数组，获取重复的数据如：[1,2,3,1] 在数据去重第一篇文章中，使用的hashtable, hashtable这种数据结构内部实现上也借用了数组，那么我们是否可以直接使用数组呢...，在使用数组去重时，需要注意以下几点：去重的数据为整数去重数据的最大值小于整数n 数据的离散性不能过于分散，如果像1， 100 ，1000 这样的范围分散，那么使用数组进行去重空间复杂度会有些高如果数据量很大的情况下...，那么怎么实现去重？...基于以上的数组去重算法思想，在下篇文章中，将介绍大数据的去重算法。

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