解釋一下：這裡feature可以指一篇文件分詞後的某個詞，即將文件中的某個詞作為乙個特徵。weight是這個詞的權重，這裡可以是這個詞在這個句子中出現的次數。
這裡的hash演算法就是傳統的hash演算法，通過呼叫乙個hash函式實現的。
simhash是為了計算一篇文件之間的相似度存在的，通過simhash演算法可以計算出文件的simhash值，通過各個文件計算出的二進位制值來計算文件之間的漢明距離，然後根據漢明距離來比較文件之間的相似度。漢明距離是指兩個相同長度的字串相同位置上不同的字元的個數。
漢明距離：
simhash演算法分為5個步驟：分詞、hash、加權、合併、降維，具體過程如下所述：
hash
加權合併
降維
simhash 漢明距離計算文字相似度
由於最近需要做大規模的文字相似度的計算，所以用到了simhash 漢明距離來快速計算文字的相似度。simhash的原理如下圖 其中的weight採用的是jieba的tf idf的結果。附上python3的源 import math import jieba import jieba.analyse ...
Hamming Distance 漢明距離
在資訊理論中，hamming distance 表示兩個等長字串在對應位置上不同字元的數目，我們以d x,y 表示字串x和y之間的漢明距離。從另外乙個方面看，漢明距離度量了通過替換字元的方式將字串x變成y所需要的最小的替換次數。舉例說明以下字串間的漢明距離為 karolin and kathrin ...
漢明距離總和
題目 兩個證書的漢明距離指的是這兩個數字的二進位制數對應值不同的數量。計算乙個陣列中，任意兩個數之間漢明距離的總和。示例 輸入 4，14，2 輸出 6 解釋 在二進位制表示中，4表示為0100，14表示為1110，2表示為0010。這樣表示是為了提現後四位之間的關係 所以答案為 hammingdis...