计算相似行的频率，但保持数据帧大小不变

，可以使用一种叫做局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing，LSH）的技术来实现。

LSH是一种用于近似最近邻搜索的算法，它可以在高维空间中快速找到相似的数据点。在计算相似行的频率时，可以将每一行看作一个高维向量，然后使用LSH算法将这些向量映射到低维空间中。在低维空间中，相似的向量会被映射到相近的位置，从而可以通过比较它们的距离来判断它们的相似度。

具体实现时，可以使用LSH算法的一个变种，如MinHash或SimHash。这些算法可以将每一行表示为一个固定长度的二进制字符串，然后通过比较字符串的相似度来计算相似行的频率。

在云计算领域，计算相似行的频率可以应用于多个场景，例如文本相似度计算、图像相似度计算、音频相似度计算等。下面是一些腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，可以用于支持计算相似行的频率：

1. 腾讯云文本相似度计算API：提供了基于自然语言处理技术的文本相似度计算服务，可以用于计算文本之间的相似度。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/nlp
2. 腾讯云图像相似度计算API：提供了基于计算机视觉技术的图像相似度计算服务，可以用于计算图像之间的相似度。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cv
3. 腾讯云音频相似度计算API：提供了基于音频处理技术的音频相似度计算服务，可以用于计算音频之间的相似度。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/asr

以上是一些腾讯云的相关产品，可以用于支持计算相似行的频率。请注意，这仅仅是一种示例，实际上还有很多其他的云计算产品和技术可以用于这个场景。