去重線演算法
Ⅰ 有沒有對I-Match去重演算法和simhash演算法比較熟悉的朋友
一種方案是先將兩篇文章分別進行分詞，得到一系列特徵向量，然後計算特徵向量之間的距離（可以計算它們之間的歐氏距離、海明距離或者夾角餘弦等等），從而通過距離的大小來判斷兩篇文章的相似度。
另外一種方案是傳統hash，我們考慮為每一個web文檔通過hash的方式生成一個指紋（finger print）。
Ⅱ 哈希去重演算法
你說的是在廣搜中的去重吧,那就是弄一個哈希表,把每步搜出來的結果hash一下,然後存在hash表中,如果發現要存的地方已經有了,如果相同,就不存,不同,就用鏈表法把他們鏈起來.
具體不好表達,或是說我表達能力有限,舉個簡單例子.
我有幾個數,{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,1,12,13}
定義一個hash函數 f(x) = x (如果x范圍很小,可以直接這么弄,這樣不會引起沖突,否則需要弄取模之類的hash函數了,具體你還是要去看看書之類的)
那麼定義個hash表
hash=array[1..n]of boolean , n為最大范圍
那麼每次加入的時候直接判斷hash[x]是不是真就可以了,是真的話,就是重了
否則,記錄hash[x]為真
Ⅲ 有序數組去重的幾種演算法
這個問題的意思是，如果假設一個數組中存在重復的數據項，那麼就中保留重復數據項中的一個。也就是說最終輸出的結果數組中不容許存在重復數據項，所以因為這里涉及到重復數據項的問題，所以立馬想到了集合(Set)這個數據結構，因為它是不容序存在重復數據項的數據結構，
思路1.也就是將數組中的所有元素插入到一個Set中，利用Set的自動剔除重復數據項的功能，將導致所有重復數據項沒有辦法插入成功，也就是add方法
返回false,然後調用toArray方法，返回這個集合所對應的數組。那麼這個數組就是一個沒有重復數據項的數組，利用這個方法，通過比較結果數組和
源數組之間的大小，查看源數組中到底是否存在重復數據項。
思路2.除了利用Set這個數據結構不容序存在重復數據項的功能之外，還有一種很容易想到的方法，也就是對整個數組進行排序，然後遍歷排序之後的數組，將重復數據項，清除掉。
思路1的實現：
public static int[] noDup(int[] array) {
Set<Integer> set = new
HashSet<Integer>();
for (int i :
array)
set.add(i);
Integer[]
integers = (Integer[]) set.toArray();
int[] result
= new int[integers.length];
for (int i =
0; i < integers.length; i++)
result[i] =
integers[i];
return
result;
}
思路2的實現:
使用快速排序等演算法對數組進行排序，這個排序過程不在介紹。假設下面這個演算法的輸入是一個幾經排好序的數組。
for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {
if (array[i]
== array[i + 1]) {
array[i] =
-1;
}
}
通過上面這段代碼就能夠實現把數組中所有的重復數據項只保留一個，其它的置為-1或者根據實際情況置成其它值。然後遍歷數據，刪除所有位-1的數據項，並且將數組中包含的記錄個數不斷減少即可。
Ⅳ C語言數組去重演算法
#include <stdio.h> #include <malloc.h> using namespace std ; bool isRepeat(int *arr,int len,int elem) { for(int i = 0 ; i < len ; i++) if(arr[i]==elem) return true ; return false ; } int* delRepeat(int *arr,int len) { int *tar = (int*)malloc(sizeof(int)) ; int temp ; unsigned char i ; unsigned char j = 0 ; tar[j] = arr[0] ; for(i=1;i<len;i++) { if(!isRepeat(tar,j+1,arr[i])) { tar = (int*)realloc(tar,sizeof(int)*(j+2)) ; tar[++j] = arr[i] ; } } return tar ; } int main() { int a[5] = {1,2,2,3,3} ; int *b = delRepeat(a,5) ; return 0 ; }
Ⅳ 數據挖掘的過程中重復數據要怎麼處理掉
spss 標識重復個案，再進行刪除處理
SmartMining 的去重節點，按照用戶定義規則進行去重。一鍵完成。
在SmartMining中如果想選出不重復的樣本，或者找出哪些樣本存在重復，在使用一個參考行過濾演算法就能解決了。
數據挖掘過程中，去重是一個必備的過程，保證樣本的唯一性，減少雜訊信息的混入。
不論是使用代碼段還是使用，數據挖掘面板工具，去重都是計算量很大的一個演算法，對計算機和數據挖掘工具的計算能力要求很大。
Ⅵ python爬取的數據如何去重說一下具體的演算法依據
要具體問題具體分析的。看你要抓取什麼數據。
最好能找到一個能夠作為重復性區分的欄位值。比如網路知道的所有提問，每個問題都有一個對應的id，樓主這個問題對應的id就是181730605611341844。那在爬取的過程中，可以將所有已經爬取的問題id保存在一個set()中，如果即將爬取的問題id已經存在了，那就跳過，反之則繼續。
不知道樓主用的是什麼資料庫，在資料庫設計中，也可以添加一些約束條件作為約束，保證數據的唯一性。
Ⅶ 百度的網站內容收錄去重演算法，請高手分析一下
只能添加原創內容了。收錄的就是看你的原創文章的頁面數量。。。。
Ⅷ 數組去重演算法，要求數組不能有多餘的數組長度
#include <stdio.h>
int main()
{
int m, n, i, cur, pre;
scanf("%d", &m);
while (m--)
{
scanf("%d", &n);
scanf("%d", &cur);
pre = cur;
printf("%d ", cur);
for (i = 1; i < n; i++)
{
scanf("%d", &cur);
if (cur != pre)
{
pre = cur;
printf("%d ", cur);
}
}
printf("\n");
}
return 0;
}
Ⅸ 什麼是Shingling演算法
shingling演算法用於計算兩個文檔的相似度，例如，用於網頁去重。維基網路對w-shingling的定義如下：
In natural language processing a w-shingling is a set of unique "shingles"—contiguous subsequences of tokens in a document —that can be used to gauge the similarity of two documents. The w denotes the number of tokens in each shingle in the set.
維基網路用一個淺顯的例子講解了shingling演算法的原理。比如，一個文檔
"a rose is a rose is a rose"
分詞後的詞彙(token，語匯單元)集合是
(a,rose,is,a,rose,is, a, rose)
那麼w=4的4-shingling就是集合:
{ (a,rose,is,a), (rose,is,a,rose), (is,a,rose,is), (a,rose,is,a), (rose,is,a,rose) }
去掉重復的子集合：
{ (a,rose,is,a), (rose,is,a,rose), (is,a,rose,is) }
給定shingle的大小,兩個文檔A和B的相似度 r 定義為:
r(A,B)=|S(A)∩S(B)| / |S(A)∪S(B)|
其中|A|表示集合A的大小。
因此,相似度是介於0和1之間的一個數值，且r(A,A)=1,即一個文檔和它自身 100%相似。