去重线算法
Ⅰ 有没有对I-Match去重算法和simhash算法比较熟悉的朋友
一种方案是先将两篇文章分别进行分词，得到一系列特征向量，然后计算特征向量之间的距离（可以计算它们之间的欧氏距离、海明距离或者夹角余弦等等），从而通过距离的大小来判断两篇文章的相似度。
另外一种方案是传统hash，我们考虑为每一个web文档通过hash的方式生成一个指纹（finger print）。
Ⅱ 哈希去重算法
你说的是在广搜中的去重吧,那就是弄一个哈希表,把每步搜出来的结果hash一下,然后存在hash表中,如果发现要存的地方已经有了,如果相同,就不存,不同,就用链表法把他们链起来.
具体不好表达,或是说我表达能力有限,举个简单例子.
我有几个数,{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,1,12,13}
定义一个hash函数 f(x) = x (如果x范围很小,可以直接这么弄,这样不会引起冲突,否则需要弄取模之类的hash函数了,具体你还是要去看看书之类的)
那么定义个hash表
hash=array[1..n]of boolean , n为最大范围
那么每次加入的时候直接判断hash[x]是不是真就可以了,是真的话,就是重了
否则,记录hash[x]为真
Ⅲ 有序数组去重的几种算法
这个问题的意思是，如果假设一个数组中存在重复的数据项，那么就中保留重复数据项中的一个。也就是说最终输出的结果数组中不容许存在重复数据项，所以因为这里涉及到重复数据项的问题，所以立马想到了集合(Set)这个数据结构，因为它是不容序存在重复数据项的数据结构，
思路1.也就是将数组中的所有元素插入到一个Set中，利用Set的自动剔除重复数据项的功能，将导致所有重复数据项没有办法插入成功，也就是add方法
返回false,然后调用toArray方法，返回这个集合所对应的数组。那么这个数组就是一个没有重复数据项的数组，利用这个方法，通过比较结果数组和
源数组之间的大小，查看源数组中到底是否存在重复数据项。
思路2.除了利用Set这个数据结构不容序存在重复数据项的功能之外，还有一种很容易想到的方法，也就是对整个数组进行排序，然后遍历排序之后的数组，将重复数据项，清除掉。
思路1的实现：
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的实现:
使用快速排序等算法对数组进行排序，这个排序过程不在介绍。假设下面这个算法的输入是一个几经排好序的数组。
for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {
if (array[i]
== array[i + 1]) {
array[i] =
-1;
}
}
通过上面这段代码就能够实现把数组中所有的重复数据项只保留一个，其它的置为-1或者根据实际情况置成其它值。然后遍历数据，删除所有位-1的数据项，并且将数组中包含的记录个数不断减少即可。
Ⅳ C语言数组去重算法
#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 数据挖掘的过程中重复数据要怎么处理掉
spss 标识重复个案，再进行删除处理
SmartMining 的去重节点，按照用户定义规则进行去重。一键完成。
在SmartMining中如果想选出不重复的样本，或者找出哪些样本存在重复，在使用一个参考行过滤算法就能解决了。
数据挖掘过程中，去重是一个必备的过程，保证样本的唯一性，减少噪声信息的混入。
不论是使用代码段还是使用，数据挖掘面板工具，去重都是计算量很大的一个算法，对计算机和数据挖掘工具的计算能力要求很大。
Ⅵ python爬取的数据如何去重说一下具体的算法依据
要具体问题具体分析的。看你要抓取什么数据。
最好能找到一个能够作为重复性区分的字段值。比如网络知道的所有提问，每个问题都有一个对应的id，楼主这个问题对应的id就是181730605611341844。那在爬取的过程中，可以将所有已经爬取的问题id保存在一个set()中，如果即将爬取的问题id已经存在了，那就跳过，反之则继续。
不知道楼主用的是什么数据库，在数据库设计中，也可以添加一些约束条件作为约束，保证数据的唯一性。
Ⅶ 百度的网站内容收录去重算法，请高手分析一下
只能添加原创内容了。收录的就是看你的原创文章的页面数量。。。。
Ⅷ 数组去重算法，要求数组不能有多余的数组长度
#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 什么是Shingling算法
shingling算法用于计算两个文档的相似度，例如，用于网页去重。维基网络对w-shingling的定义如下：
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.
维基网络用一个浅显的例子讲解了shingling算法的原理。比如，一个文档
"a rose is a rose is a rose"
分词后的词汇(token，语汇单元)集合是
(a,rose,is,a,rose,is, a, rose)
那么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) }
去掉重复的子集合：
{ (a,rose,is,a), (rose,is,a,rose), (is,a,rose,is) }
给定shingle的大小,两个文档A和B的相似度 r 定义为:
r(A,B)=|S(A)∩S(B)| / |S(A)∪S(B)|
其中|A|表示集合A的大小。
因此,相似度是介于0和1之间的一个数值，且r(A,A)=1,即一个文档和它自身 100%相似。