使用simhash库来进行网页去重

首先感谢作者yanyiwu贡献的开源项目https://github.com/yanyiwu/simhash。在做项 目过程中，翻了一遍《这就是搜索引擎  核心技术详解》这本书的查重算法,在众多的算法中，我选择了simhash。这个算法的魅力在于，

它把文本内容的相似性，转换为哈希值的相似性，很好理 解，效率也高，再说，谷歌也用着。关于本算法的一些介绍，在yanyiwu大神的博客

http://yanyiwu.com/work/2014/01/30/simhash-shi-xian-xiang-jie.html 中也有介绍。对这个 算法的实现逻辑之后，开始来对这个算

法的使用。既然大神已经贡献出了源码，那我们首先要去学会如何使用这个宝贵的东西。因此，我对大神yanyiwu封装 的Simhasher类的成员

函数的功能及其参数阐述自己的理解，学会如何使用这些接口。关于这些接口的实现，

请参见github上的源码  /simhash/src/Simhasher.hpp.

以下是函数使用说明：

#ifndef SIMHASH_SIMHASHER_HPP  
#define SIMHASH_SIMHASHER_HPP  
  
#include "CppJieba/KeywordExtractor.hpp"        //使用结巴分词库下的"关键字提取头文件"  
#include "hashes/jenkins.h"             //使用jenkins.h进行特征到哈希值的转换  
  
namespace Simhash  
{  
    using namespace CppJieba;  
    class Simhasher: public NonCopyable  
    {  
        private:  
            enum{BITS_LENGTH = 64};  
            jenkins _hasher;                //对象成员，用于获取哈希值，组合关系  
            KeywordExtractor _extractor;        //jieba分词库中的类作为Simhash的类成员，组合关系  
        public:  
            /****************构造函数*****************/  
            /*  传入： 
             *      1)词典路径 
             *      2)模式路径 
             *      3)idf路径 
             *      4)停用词路径 
             */  
              
            //赋值 _extractor 的构造与析构  
            Simhasher(const string& dictPath, const string& modelPath, const string& idfPath, const string& stopWords)  
                : _extractor(dictPath, modelPath, idfPath, stopWords)  
            {}  
  
            //析构函数  
            ~Simhasher(){};  
  
            /********以下是Simhash的类成员函数*********/  
        public:  
            /* 1 */ bool extract(const string& text, vector<pair<string,double> > & res, size_t topN) const;  
                    /*  功能： 
                     *      抽取关键字，内部调用了_extractor.extract(); 
                     *  参数： 
                     *      (1)text 是传入的将要进行抽取关键字的字符串 
                     *      (2)res  装“关键字/权重”的数组 
                     *      (3)topN 词频最高的前N个单词 
                     */  
  
  
  
            /* 2 */bool make(const string& text, size_t topN, vector<pair<uint64_t, double> >& res) const;  
                    /*  功能： 
                     *      返回能代表text这篇文章内容的topN个关键字的<二进制hash值，权重>对的数组。 
                     *  参数： 
                     *      (1)text 是传入的将要进行抽取关键字的字符串 
                     *      (2)topN 词频最高的前N个单词 
                     *      (3)res  topN个关键字对应的64bit hash值组成的数组 
                     */  
  
  
  
            /* 3 */bool make(const string& text, size_t topN, uint64_t& v64) const   
                    /*  功能： 
                     *      返回能代表text这篇文章内容的topN个关键字映射成的simhash值 
                     *  参数： 
                     *      (1)text 是传入的将要进行抽取关键字的字符串 
                     *      (2)topN 词频最高的前N个单词 
                     *      (3)v64  topN个关键字对应的64bit simhash值 
                     */  
  
  
  
            /* 4 */static bool isEqual(uint64_t lhs, uint64_t rhs, unsigned short n = 3);  
                    /*  功能： 
                     *      计算并判断 lhs 与 rhs 的海明距离是否小于n(默认为3) 
                     *  参数： 
                     *      (1) lhs ,rhs    左右(不分左右)的64bit simhash值 
                     *      (2) n   海明距离的上限值 
                     */  
  
  
  
            /* 5 */static void toBinaryString(uint64_t req, string& res);  
                    /*  功能： 
                     *      将uint64_t的hash值转变成64bit二进制，便于进行海明距离计算 
                     *  参数： 
                     *      (1) req uint64_t型的哈希值 
                     *      (2) res 二进制字符串 
                     */  
  
  
  
            /* 6 */static uint64_t binaryStringToUint64(const string& bin);  
                    /*  功能： 
                     *      将64bit二进制转变成uint64_t的hash值 
                     *  参数： 
                     *      (1) bin 二进制字符串 
                     */  
    };  
}