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互聯(lián)網(wǎng)新技 從附加賽第三輪以3-0力擒，到小組賽首輪以1-0絕殺首爾FC，再到此役5-1大比分戰(zhàn)勝西悉尼流浪者，上港在新賽季的亞冠賽場上一舉拿到三連勝，為主場不敗的金身，也成為在亞冠改制后，繼泰達(dá)、國安和之后第三支前2輪全 互聯(lián)網(wǎng)新技 文本相似度計附加賽、、小組賽、首輪、絕殺、首爾FC、此役、大比分、戰(zhàn)勝、西悉尼流浪者、上港、賽季、亞冠、賽場、、連勝、球隊(duì)、賽季、好頭、戰(zhàn)勝、西悉尼流浪者、上港、主場、不敗、金身、亞冠、改制、泰達(dá)、國安、、全勝

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Time 互聯(lián)網(wǎng)新技 互聯(lián)網(wǎng)新技 SimHashI分 首爾 西悉尼流浪 互聯(lián)網(wǎng)新技 SimHash–II算為111000，“ 上港”通過Hash算法計算為101011。這樣我3413555互聯(lián)網(wǎng)新技 SimHash– 數(shù)字串，bit為1，權(quán)重乘以1，bit位為0，權(quán)重值乘以-1Hash 計算為555-5-5- 3-33-3-344-4444-1.3.5.55555-5-5-互聯(lián)網(wǎng)新技 SimHashVI合33-33-3-344-4444-111-1-1-133-33-3-3-55-55-5555-555-5-5555-5-5-26-2424-8-8-互聯(lián)網(wǎng)新技 SimHashV降01這樣的序列，規(guī)則是如果一個位上的和（和是26）0，則該位設(shè)置為126-2424-8-8-10100互聯(lián)網(wǎng)新技 SimHash圖互聯(lián)網(wǎng)新技 SimHash意將值合并的時候進(jìn)行了第一步的降維，在最后一步根據(jù)正負(fù)換算為1和Hash值對字符串的改變變得不是很敏感。HashHash

互聯(lián)網(wǎng)新技 SimHash 距可以通過異或，然后求bit為1AxorB后二進(jìn)制中1PythonLibrary: key–weight{‘Apache’:20,‘hadoop’:25或[(‘Apache20hadoop’,25)] 互聯(lián)網(wǎng)新技 SimHash 距pipinstallfromsimhashimportstr0='TheApacheHadoopsoftwarelibraryisaframeworkthatallowsthedistributedprocessinglargestr1='TheApacheHadoopsoftwarelibraryisaframeworkthatallowsthedistributedprocessingbig#SimHash對象sh0Simhash(str0)sh1Simhash(str1)#構(gòu)造特征值，關(guān)鍵features=[('Apache',10),('Hadoop',15),('framework',3),('distributed',10),('data',6)]#不 計 距互聯(lián)網(wǎng)新技 處理數(shù)百萬的網(wǎng) =64×63× 3×= 互聯(lián)網(wǎng)新技 處理數(shù)百萬的網(wǎng) ，如何在毫秒級找到Q中和f至多只有??(??=3)位差別 f64Hash所有變化在3 + + + = 互聯(lián)網(wǎng)新技 兩種簡 的辦onlineF43745種距離為3個結(jié)果計算出來，然后依次查找，因此需要計算出個結(jié)果并進(jìn)行次查找offlineF43745個距離為3個，如果一萬個網(wǎng)頁，每個網(wǎng)頁需要43745個SIMHASH拷貝，總量437,450,000SIMHASH值，這樣可以在??(1)的時間查找出所有互聯(lián)網(wǎng)新技 優(yōu)化查找過 方法結(jié)合一下，不要實(shí)時計算所有的SimHash可能性并逐 SimHash的64位分為4塊，ABCD，如果2個 互聯(lián)網(wǎng)新技 分為4等 互聯(lián)網(wǎng)新技 算法復(fù)雜264降低到了4×248，即當(dāng)前概率是之前概率的4×24824

，假設(shè)網(wǎng)頁總數(shù)為8??=234，排除掉16個bit后，還剩下234?16=也就是256??4256??=1?? 互聯(lián)網(wǎng)新技 算法復(fù)雜5把64bit分割為、、、、這樣個塊，根據(jù)抽屜原理，有至少2個塊會完全一致，也就是我們會需要??2=10倍空間，這樣可以把每個區(qū)塊的數(shù)據(jù)減少到10×234?28=640條5

距互聯(lián)網(wǎng)新技 準(zhǔn)確率 準(zhǔn)確率（Precision）：判斷為True的數(shù)據(jù)中，判斷正確的率（Recall）：所有True的數(shù)據(jù)，被判斷正確的比E.g:有120個嫌疑人，其中100個人是罪犯，20個人是 的，因此準(zhǔn)確率=85100個罪犯，最終找到90個，因此率=假設(shè)一點(diǎn)，把120個人都認(rèn)定為罪犯，那么率就是100%，而準(zhǔn)確率就只有是100%，但是率就極低 互聯(lián)網(wǎng)新技 ??的影 互聯(lián)網(wǎng)新技 ??的影??的值設(shè)置得小 ??的值設(shè)置得大 ??=3的時候，大約是 =41664 距離為3的組合，而??=4的時 =635376種組互聯(lián)網(wǎng)新技 空間的壓00??:0??:?600??:?580??:?600??:?598??個數(shù)進(jìn)行排序，會發(fā)現(xiàn)相鄰兩個數(shù)前面的bit位是高度重合的，因此我們我們需要每個數(shù)都用64bit來，可以將前面相似的部分記??是第61?????6110，??記為?60110???5811110…互聯(lián)網(wǎng)新技 壓縮數(shù)00??:0??:?600??:?580??:?600??:?59?(??)一中，??最多為63，意味著可以用6個bith(??)，因此綜合起6個bit位+后續(xù)的比特位來組成一個SimHash值，例如?(61)10就可以表示為?581111011101011110互聯(lián)網(wǎng)新技 壓縮數(shù)00??:0??:?600??:?580??:?600??:?59 為 互聯(lián)網(wǎng)新技 壓縮過??: SimHash????100（前面的0都會忽略記下這一位的位置??，并右移64???位，得到后面需 的bit位bit10append到block互聯(lián)網(wǎng)新技 解壓過將前一個SimHash值hsa賦值給當(dāng)前 的64??bitORhsb互聯(lián)網(wǎng)新技 進(jìn)一步壓 前面的例子中，每一個?(??)我們用了6個bit位來表示，這里我們完全可以利用 互聯(lián)網(wǎng)新技 用于無損數(shù)據(jù)壓縮的熵編碼（權(quán)編）算法。由 在19。中，變長碼表對源符如文中的個字母進(jìn)行碼其變長碼表通過種估來源出現(xiàn)概率到的，出現(xiàn)概率高的字母使用較短的編碼，反之現(xiàn)概率的則使用較長，這便編之后字的平長度望值低而達(dá)無損數(shù)據(jù)的目的。互聯(lián)網(wǎng)新技 原那么，一棵樹的權(quán)重紙盒就是

????????，對于下面的二叉樹，圖3）互聯(lián)網(wǎng)新技 編碼過互聯(lián)網(wǎng)