一、SimHash算法概述

SimHash是一種局部敏感哈希算法，由Google工程師Moses Charikar提出，主要用于海量文本的快速去重與相似度檢測。其核心思想是將高維特征向量映射為固定長度的二進制指紋（如64位），通過計算指紋間的漢明距離（Hamming Distance）判斷相似性。若兩個文本的指紋漢明距離越小，則相似度越高。

二、算法原理與步驟

1. 特征提取與分詞
   對文本進行分詞并提取關鍵詞（如使用TF-IDF或信息熵計算權重），例如“文檔去重”可分詞為“文檔”“去重”，并賦予權重。

2. 哈希加權
   每個特征詞通過傳統哈希函數（如MD5）生成固定位數的二進制簽名（如64位）。根據權重對每位進行加減操作：
   ? 若哈希位為1，則加權重值；
   ? 若為0，則減權重值。

3. 向量合并與降維
   累加所有特征的加權結果，生成最終向量。對每一位值：若結果>0則置1，否則置0，形成SimHash指紋。

4. 相似度計算
   通過比較兩個指紋的漢明距離（不同位數）判斷相似性。通常設定閾值（如距離≤3時視為相似）。

三、應用場景

? 搜索引擎去重：Google爬蟲用于檢測近似重復網頁。
? 文檔查重：標書、論文等內容相似性檢測。
? 社交媒體監控：追蹤重復新聞或用戶評論。
? 推薦系統：基于用戶歷史生成相似內容推薦。

四、與其他算法的對比

算法	原理	適用場景	優缺點
SimHash	局部敏感哈希，降維后比較漢明距離	長文本、海量數據去重	高效（O(1)復雜度），但對短文本敏感度低，權重設計影響精度
余弦相似度	計算向量夾角的余弦值	短文本、精確匹配	精度高，但計算復雜度O(n2)，不適用于大規模數據
MinHash	基于集合相似性（Jaccard系數），對特征哈希取最小值	集合數據（如用戶行為聚類）	適合集合比較，但對特征順序不敏感，內存占用較高
LSH	多階段哈希映射，將相似項分到同一桶	高維數據近似最近鄰搜索	可擴展性強，但參數調優復雜（如哈希函數數量）

五、Spring Boot集成SimHash實踐

1. 環境配置

依賴添加：

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<dependency><groupId>com.github.yangliwei</groupId><artifactId>simhash</artifactId> <!-- 示例庫，可選其他實現 --><version>1.0.0</version>
</dependency>

配置文件（application.properties）：

# 分詞器配置（示例使用Jieba）
simhash.tokenizer.dict-path=classpath:dict.txt

2. 核心代碼實現

@Service
public class SimHashService {@Autowiredprivate SimHasher simHasher; // 依賴SimHash庫的實現類/*** 生成文本的SimHash指紋*/public String generateSimHash(String text) {return simHasher.hash(text);}/*** 計算兩文本的漢明距離*/public int hammingDistance(String hash1, String hash2) {return SimHashUtils.distance(hash1, hash2);}/*** 判斷是否相似（閾值可配置）*/public boolean isSimilar(String text1, String text2, int threshold) {String hash1 = generateSimHash(text1);String hash2 = generateSimHash(text2);return hammingDistance(hash1, hash2) <= threshold;}
}

SimHash生成工具類

import cn.hutool.extra.tokenizer.TokenizerUtil;
import com.google.common.hash.Hashing;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;/***  SimHash生成工具類*/
public class SimHashUtil {private static final int HASH_BITS = 64;public static long generateSimHash(String text) throws IOException {List<String> words = JiebaTextUtils.processText(text,false);Map<String, Integer> wordWeights = calculateWordWeights(words);int[] vector = new int[HASH_BITS];for (Map.Entry<String, Integer> entry : wordWeights.entrySet()) {String word = entry.getKey();int weight = entry.getValue();long wordHash = hash(word);for (int i = 0; i < HASH_BITS; i++) {long mask = 1L << (HASH_BITS - 1 - i);if ((wordHash & mask) != 0) {vector[i] += weight;} else {vector[i] -= weight;}}}long simHash = 0;for (int i = 0; i < HASH_BITS; i++) {if (vector[i] > 0) {simHash |= (1L << (HASH_BITS - 1 - i));}}return simHash;}private static Map<String, Integer> calculateWordWeights(List<String> words) {// 簡單詞頻統計（可替換為TF-IDF）Map<String, Integer> weights = new HashMap<>();for (String word : words) {weights.put(word, weights.getOrDefault(word, 0) + 1);}return weights;}private static long hash(String word) {return Hashing.murmur3_128().hashString(word, StandardCharsets.UTF_8).asLong();}
}

漢明距離計算

/*** 漢明距離計算*/
public class HammingUtil {public static int distance(long hash1, long hash2) {long xor = hash1 ^ hash2;return Long.bitCount(xor);}
}

3. 高級優化

? 動態權重：結合TF-IDF與信息熵優化特征詞權重，提升短文本精度。
? 分布式計算：使用Redis緩存SimHash指紋，加速海量數據比對。
? 自定義分詞：集成HanLP或Jieba分詞器，適配中文場景。

六、總結

SimHash憑借其高效性和可擴展性，成為處理海量文本去重的首選算法。在Spring Boot中，通過合理配置分詞器和優化權重計算，可進一步提升檢測精度。對于需要高精度短文本匹配的場景，可結合余弦相似度；而在實時流處理中，LSH或MinHash可能更為適合。

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參考資料
SimHash算法原理與步驟
應用場景與對比算法
權重優化與參數調優
Spring Boot集成實例