哈希游戏作为一种新兴的区块链应用，它巧妙地结合了加密技术与娱乐，为玩家提供了全新的体验。万达哈希平台凭借其独特的彩票玩法和创新的哈希算法，公平公正-方便快捷!万达哈希,哈希游戏平台,哈希娱乐,哈希游戏

　　为了高效比较,我们预先加载了库里存在文本并转换为simhash code 存储在内存空间。来一条文本先转换为 simhash code,然后和内存里的simhash code 进行比较,测试100w次计算在100ms。速度大大提升。

　　1、目前速度提升了但是数据是不断增量的,如果未来数据发展到一个小时100w,按现在一次100ms,一个线、如果d(x,y) ≤ d1,则h(x) = h(y)的概率至少为p1;

　　如果还想继续提高效率,我们可以把每个图片的唯一标识,和相应的图片文件在图库中的路径信息,都存储在散列表中。当要查看某个图片是不是在图库中的时候,我们先通过哈希算法对这个图片取唯一标识,然后在散列表中查找是否存在这个唯一标识。

　　关键字的取值在一个很大的范围,数据在通过哈希函数进行映射时。很难找到一个哈希函数,使得这些关键字都能映射到唯一的值。就会出现多个关键字映射到同一个值的现象,这种现象我们称之为冲突。

　　大家可以看得出来,相似的文本只有部分 01 串变化了,而普通的hashcode却不能做到,这个就是局部敏感哈希的魅力。目前Broder提出的shingling算法和Charikar的simhash算法应该算是业界公认比较好的算法。在simhash的发明人Charikar的论文中并没有给出具体的simhash算法和证明,“量子图灵”得出的证明simhash是由随机超平面hash算法演变而来的。

　　01 串也还是可以用于计算相似度的,而传统的hashcode却不行。我们可以来做个测试,两个相差只有一个字符的文本串,“你妈妈喊你回家吃饭哦,回家罗回家罗” 和“你妈妈叫你回家吃饭啦,回家罗回家罗”。

　　现在通过这样的转换,我们把库里的文本都转换为simhash 代码,并转换为long类型存储,空间大大减少。现在我们虽然解决了空间,但是如何计算两个simhash的相似度呢?难道是比较两个simhash的01有多少个不同吗?对的,其实也就是这样,我们通过海明距离(Hamming distance)就可以计算出两个simhash到底相似不相似。两个simhash对应二进制(01串)取值不同的数量称为这两个simhash的海明距离。举例如下: 10101 和 00110 从第一位开始依次有第一位、第四、第五位不同,则海明距离为3。对于二进制字符串的a和b,海明距离为等于在a

　　2、hash,通过hash算法把每个词变成hash值,比如“美国”通过hash算法计算为100101,“51区”通过hash算法计算为 101011。这样我们的字符串就变成了一串串数字,还记得文章开头说过的吗,要把文章变为数字计算才能提高相似度计算性能,现在是降维过程进行时。

　　3、加权,通过 2步骤的hash生成结果,需要按照单词的权重形成加权数字串,比如“美国”的hash值为“100101”,通过加权计算为“4 -4 -4 4 -4 4”;“51区”的hash值为“101011”,通过加权计算为“ 5 -5 5 -5 5 5”。

　　一遍如果是重复的数据就标示为重复。看起来很简单,我们来做个测试,就拿最简单的两个数据使用Apache提供的

　　d(x,y)是x和y之间的一个距离度量,需要说明的是,并不是所有的距离度量都能够找到满足local sensitive的hash函数。

　　通过采集系统我们采集了大量文本数据,但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析。分析前我们需要对这些数据去除重复,如何选择和设计文本的去重算法?常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用,如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算,我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重。最简单的做法是拿着待比较的文本和数据库中所有的文本比较

　　LSH是指面对海量高维数据时,一般的算法无法快速降维查询相似度高的数据子集,利用特定的hash算法,将高维数据映射到低维空间,以较高概率快速寻找相似度高的数据子集。 ?满足以下两个条件的hash函数称为(d1,d2,p1,p2)-sensitive:

　　一个设计良好的分布式哈希方案应该具有良好的单调性,即服务节点的增减不会造成大量哈希重定位。一致性哈希算法就是这样一种哈希方案。

　　(3)在上面的例子中,如果数据再多一些一定会出现多个数据映射到同一个下标的情况,比如说如果数据中有一个15,那么通过哈希函数算出来的下标就是1,这无疑与数据8的下标重合了,这就是一种冲突。

　　你可能已经发现,这三个应用都跟分布式系统有关。没错,那么!哈希算法是如何解决这些分布式问题的。

　　由于对称加密体制和非对称加密体制各有优缺点。所以,在实际生活中,我们还是经常用混合加密方式来对数据进行加密的。

　　突的概率极低,所以相对来说还是很难破解的。对于有2^128个不同哈希值的MD5算法,散列冲突的概率要小于1-2^128。

　　分钟 60 * 10 次,一个小时 60*10 *60 次 = 36000次,一天60*10*60*24 = 864000次。我们目标是一天100w次,通过增加两个线程就可以完成。但是如果要一个小时100w次呢?则需要增加30个线程和相应的硬件资-源保证速度能够达到,这样成本也上去了。能否有更好的办法,提高我们比较的效率?

　　2、通过大量测试,simhash用于比较大文本,比如500字以上效果都还蛮好,距离小于3的基本都是相似,误判率也比较低。但是如果我们处理的是微博信息,最多也就140个字,使用simhash的效果并不那么理想。看如下图,在距离为3时是一个比较折中的点,在距离为10时效果已经很差了,不过我们测试短文本很多看起来相似的距离确实为10。如果使用距离为3,短文本大量重复信息不会被过滤,如果使用距离为10,长文本的错误率也非常高,如何解决?

　　大跌眼镜,居然计算耗费4秒。假设我们一天需要比较100w次,光是比较100w次的数据是否重复就需要4s,就算4s一个文档,单线个文档,这个数字和一天100w相差甚远,需要多少机器和资-源才能解决。

　　rounding algorithms》。介绍下这个算法主要原理,为了便于理解尽量不使用数学公式,分为这几步:

　　1、分词,把需要判断文本分词形成这个文章的特征单词。最后形成去掉噪音词的单词序列并为每个词加上权重,我们假设权重分为5个级别(1~5)。比如:“ 美国“51区”雇员称内部有9架飞碟,曾

　　看见灰色外星人” == 分词后为“ 美国(4) 51区(5)雇员(3)称(1)内部(2)有(1) 9架(3)飞碟(5)曾(1)看见(3)灰色(4)外星人(5)”,括号里是代表单词在整个句子里重要程度,数字越大越重要。

　　最近在思考大量文本判重的问题,由于文本数据量大,加之文本判重算法,如BF、KMP、最长公共子串、后缀数组、字典树、DFA等计算时空复杂度并不适合数据量较大的工业应用场景。查找了相关资料,发现LSH(local sensitive ),即局部敏感哈希算法,可以应用本场景。

　　大家可能会有疑问,经过这么多步骤搞这么麻烦,不就是为了得到个 0 1 字符串吗?我直接把这个文本作为字符串输入,用hash 函数生成 0 1 值更简单。其实不是这样的,传统hash函数解决的是生成唯一值,比如 md5、hashmap等。md5是用于生成唯一签名串,只要稍微多加一个字符md5的两个数字看起来相差甚远;hashmap也是用于键值对查找,便于快速插入和查找的数据结构。不过我们主要解决的是文本相似度计算,要比较的是两个文章是否相识,当然我们降维生成了hashcode也是用于这个目的。看到这里估计大家就明白了,我们使用的simhash就算把文章中的字符串变成