前言
最近做了新闻去重算法的工作，mark下
两个应用场景：1. 重复新闻整体检测、去重 2. 从非重复的新闻中寻找重复的句子，依次判断两篇新闻是否存在同一个话题的不同观点（多方观点提取）
本人不负责爬虫，爬虫的同事只做了简单的新闻title重复的检测、去重。 我提供内容的检测算法
一 通用网页去重算法框架
二 simhash算法
简单一查网页去重，就知道google的simhash算法。
来自于GoogleMoses Charikar发表的一篇论文“detecting near-duplicates for web crawling”中提出了simhash算法，专门用来解决亿万级别的网页的去重任务。
simhash作为locality sensitive hash（局部敏感哈希）的一种
流程
simhash算法分为5个步骤：分词、hash、加权、合并、降维，具体过程如下所述：
- 分词
- 给定一段语句，进行分词，得到有效的特征向量，然后为每一个特征向量设置1-5等5个级别的权重（如果是给定一个文本，那么特征向量可以是文本中的词，其权重可以是这个词出现的次数）。例如给定一段语句：“CSDN博客结构之法算法之道的作者July”，分词后为：“CSDN 博客 结构 之 法 算法 之 道 的 作者 July”，然后为每个特征向量赋予权值：CSDN(4) 博客(5) 结构(3) 之(1) 法(2) 算法(3) 之(1) 道(2) 的(1) 作者(5) July(5)，其中括号里的数字代表这个单词在整条语句中的重要程度，数字越大代表越重要。
- hash
- 通过hash函数计算各个特征向量的hash值，hash值为二进制数01组成的n-bit签名。比如“CSDN”的hash值Hash(CSDN)为100101，“博客”的hash值Hash(博客)为“101011”。就这样，字符串就变成了一系列数字。
- 加权
- 在hash值的基础上，给所有特征向量进行加权，即W = Hash * weight，且遇到1则hash值和权值正相乘，遇到0则hash值和权值负相乘。例如给“CSDN”的hash值“100101”加权得到：W(CSDN) = 100101 4 = 4 -4 -4 4 -4 4，给“博客”的hash值“101011”加权得到：W(博客)=101011 5 = 5 -5 5 -5 5 5，其余特征向量类似此般操作。
- 合并
- 将上述各个特征向量的加权结果累加，变成只有一个序列串。拿前两个特征向量举例，例如“CSDN”的“4 -4 -4 4 -4 4”和“博客”的“5 -5 5 -5 5 5”进行累加，得到“4+5 -4+-5 -4+5 4+-5 -4+5 4+5”，得到“9 -9 1 -1 1”。
- 降维
- 对于n-bit签名的累加结果，如果大于0则置1，否则置0，从而得到该语句的simhash值，最后我们便可以根据不同语句simhash的海明距离来判断它们的相似度。例如把上面计算出来的“9 -9 1 -1 1 9”降维（某位大于0记为1，小于0记为0），得到的01串为：“1 0 1 0 1 1”，从而形成它们的simhash签名。
流程图：
>>> bin(2305843056189898754)
'0b10000000000000000000000000101011110000000000000000000000000010'
>>> bin(2305843034715062278)
'0b10000000000000000000000000010111110000000000000000000000000110'
>>> 2305843056189898754 & 2305843034715062278
2305843013240225794
>>> bin(2305843013240225794)
'0b10000000000000000000000000000011110000000000000000000000000010'
>>> 所以2305843056189898754和2305843034715062278的海明距离为6
三 建立索引
在处理新闻重复检测时，由于我们只取两天内的新闻做比较，数据量小，所以直接采用了遍历的方法。
但实现多放观点的算法时需要查询以往的所有新闻，高效的搜索是必须的。
四 要点说明
要点1. 我们采用了谷歌的索引策略，将64位分4段。最初按照顺序取16，16，16，16，但是发现第一个16位存在大
量相等的情况，第二个16位也存在不小的重复。所以调整了分段办法，如下：
fir = hash_bits & 0b11000000000000000000000000111111110000000000000000000000001111
sec = hash_bits & 0b00111100000000000000001111000000001111000000000000000011110000
thi = hash_bits & 0b00000011110000000011110000000000000000111100000000111100000000
fou = hash_bits & 0b00000000001111111100000000000000000000000011111111000000000000
实际应用中，因为使用了数据库的索引，为了可以进一步缩小范围，项目中还另外建立了4段：fir2, sec2, thi2, fou2，这四段使用不同的
取位方法。这样满足条件的句子必定满足：前四段至少一个相同并且后四段至少一个相同。 这样可以极大的缩小有效氛围。
要点2. 在数据库冲存放了四段的字段，利用数据库的索引而不用自己建索引
要点3. 涉及到句子的simhash，短文本simhash不是十分准确，测试效果来看，去除停用词、特殊词性的词后效果
明显提升。 可以参考http://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/archive/2012/06/12/sim.html
要点4. 由索引找到hash值上相似的句子后，为了避免hash策略可能带来的冲突问题，可以直接使用cos距离或者直接
判断相同词比例来更精确的判断两个句子是否相等。 我采用了后一种方法。
还可以自建hash索引http://www.lanceyan.com/tech/arch/simhash_hamming_distance_similarity2-html.html， 消耗内存
五 去重策略——后补充
前面讲的主要是simhash算法，用于检测相同的文本。
那重复的新闻如何选择丢掉哪一篇呢？ 实际项目中，需要考虑的是新闻的评分机制，正在进行，初步选定LR来做，等项目
完成再做补充
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