字符串查重算法

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一、C语言编程字符串查重

当然能了,它的原理是字符匹配。只要是字符就会查出来,你可以试着把它变成图片,或者把文字的前后顺序换一下,更或者换一种说话。

二、论文查重用了什么算法

知网查重的算法是

使用计算机开展知网查重识别的研究首先要对数字文档进行分析处理,而数字文档又可分为两种类别,即:自然语言文本和形式语言文本。形式语言文本比较典型的是计算机程序源代码,虽然抄袭的案例较多,但因其具有规范的语法和语句结构特点,相对比较容易分析处理,针对此类抄袭识别的研究也较早。而自然语言文本(如:论文等)复制检测原理的出现比程序复制检测晚了20年。

②1993年,美国亚利桑那大学的Manber提出了近似指纹概念,基于此提出了sif工具,用基于字符串匹配的方法来度量文件之间的相似性。美国斯坦福大学的Brin等人首次提出了COPS系统与相应算法,其后提出的SCAM原型对此进行了改进了。SCAM借鉴了信息检索技术中的向量空间模型,使用基于词频统计的方法来度量文本相似性。香港理工大学的Si和Leong等人采用统计关键词的方法来度量文本相似性,建立了CHECK原型,并首次在相似性度量中引入文档的结构信息。到了2000年,Monostori等人用后缀树来搜寻字符串之间的最大子串,建立了MDR原型。在此之前,全美国的教育工作者们现已懂得综合运用课堂书写段落样本和互联网搜索工具和反剽窃技术三结合手段遏制欺骗的源头。

③ 对于中文论文的抄袭识别,存在更大的困难。汉语与英文不同,它以字为基本的书写单位,词与词之间没有明显的区分标记,因此,中文分词是汉语文档处理的基础。汉语文本抄袭识别系统首先需要分词作为其最基本的模块,因此,中文文本自动分词的好坏在一定程度上影响抄袭识别的准确性。同时计算机在自然语言理解方面有欠缺,而抄袭又不仅仅局限于照抄照搬式的,很难达到准确的抄袭识别。所以解决中文论文抄袭识别问题还不能全盘照搬国外技术。北京邮电大学张焕炯等用编码理论中汉明距离的计算公式计算文本相似度。中科院计算所以属性论为理论依据,计算向量之间的匹配距离,从而得到文本相似度。程玉柱等以汉字数学表达式理论为基础,将文本相似度计算转换为空间坐标系中向量夹角余弦的计算问题。西安交通大学的宋擒豹等人开发了CDSDG系统,采用基于词频统计的重叠度度量算法在不同粒度计算总体语义重叠度和结构重叠度。此算法不但能检测数字正文整体非法复制行为,而且还能检测诸如子集复制和移位局部复制等部分非法复制行为。晋耀红基于语境框架的相似度计算算法,考虑了对象之间的语义关系,从语义的角度给出文本之间的相似关系。大连理工大学的金博和史彦军和滕弘飞针对学术论文的特有结构,对学术论文进行篇章结构分析,再通过数字指纹和词频统计等方法计算出学术论文之间的相似度。张明辉针对重复网页问题提出了基于段落的分段签名近似镜像新算法。鲍军鹏等基于网格的文本复制检测系统提出了语义序列核方法的复制检测原理。金博和史彦军和滕弘飞少给出了一个基于语义理解的复制检测系统架构,其核心是以知网词语相似度计算为基础,并将应用范围扩大到段落。聂规划等基于本体的论文复制检测系统利用语义网本体技术构建论文本体和计算论文相似度。

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三、终于知道怎么判断字符串相似度了

一直不理解,为什么要计算两个字符串的相似度。什么叫做两个字符串的相似度。经常看别人的博客,碰到比较牛的人,然后就翻了翻,终于找到了比较全面的答案和为什么要计算字符串相似度的解释。因为搜索引擎要把通过爬虫抓取的页面给记录下来,那么除了通过记录url是否被访问过之外,还可以这样,比较两个页面的相似度,因为不同的url中可能记录着相同的内容,这样,就不必再次记录到搜索引擎的存储空间中去了。还有,大家毕业的时候都写过论文,我们论文的查重系统相信也会采用计算两个字符串相似度这个概念。

以下叙述摘自编程之美一书:

许多程序会大量使用字符串。对于不同的字符串,我们希望能够有办法判断其相似程序。我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:

1.修改一个字符（如把a替换为b）;　　

2.增加一个字符（如把abdd变为aebdd）;

3.删除一个字符（如把trelling变为treling）;

比如,对于abcdefg和abcdef两个字符串来说,我们认为可以通过增加减少一个g的方式来达到目的。上面的两种方案,都仅需要一 次 。把这个操作所需要的次数定义为两个字符串的距离,而相似度等于距离1的倒数。也就是说,abcdefg和abcdef的距离为1,相似度 为12=0.5。

给定任意两个字符串,你是否能写出一个算法来计算它们的相似度

原文的分析与解法

不难看出,两个字符串的距离肯定不超过它们的长度之和（我们可以通过删除操作把两个串都转化为空串）。虽然这个结论对结果没有帮助,但至少可以知道,任意两个字符串的距离都是有限的。我们还是就住集中考虑如何才能把这个问题转化成规模较小的同样的子问题。如果有两个串A=xabcdae和B=xfdfa,它们的第一个字符是 相同的,只要计算A2,...,7=abcdae和B2,...,5=fdfa的距离就可以了。但是如果两个串的第一个字符不相同,那么可以进行 如下的操作（lenA和lenB分别是A串和B串的长度）。

1.删除A串的第一个字符,然后计算A2,...,lenA和B1,...,lenB的距离。

2.删除B串的第一个字符,然后计算A1,...,lenA和B2,...,lenB的距离。

3.修改A串的第一个字符为B串的第一个字符,然后计算A2,...,lenA和B2,...,lenB的距离。

4.修改B串的第一个字符为A串的第一个字符,然后计算A2,...,lenA和B2,...,lenB的距离。

5.增加B串的第一个字符到A串的第一个字符之前,然后计算A1,...,lenA和B2,...,lenB的距离。

6.增加A串的第一个字符到B串的第一个字符之前,然后计算A2,...,lenA和B1,...,lenB的距离。

在这个题目中,我们并不在乎两个字符串变得相等之后的字符串是怎样的。所以,可以将上面的6个操作合并为:

1.一步操作之后,再将A2,...,lenA和B1,...,lenB变成相字符串。

2.一步操作之后,再将A2,...,lenA和B2,...,lenB变成相字符串。

3.一步操作之后,再将A1,...,lenA和B2,...,lenB变成相字符串。

通过以上1和6,2和5,3和4的结合操作,最后两个字符串每个对应的字符会相同,但是这三种操作产生的最终的两个字符串是不一样的。我们不知道通过上述的三种结合那种使用的操作次数是最少的。所以我们要比较操作次数来求得最小值。

四、simhash如何进行文本查重

有1亿个不重复的64位的01字符串,任意给出一个64位的01字符串f,如何快速从中找出与f汉明距离小于3的字符串

大规模网页的近似查重

主要翻译自WWW07的 Detecting NearDuplicates for Web Crawling

WWW上存在大量内容近似相同的网页,对搜索引擎而言,去除近似相同的网页可以提高检索效率和降低存储开销。

当爬虫在抓取网页时必须很快能在海量文本集中快速找出是否有重复的网页。

论文主要2个贡献:

1. 展示了simhash可以用以海量文本查重

2. 提出了一个在实际应用中可行的算法。

Simhash算法

一篇文本提取出内容以后,经过基本的预处理,比如去除停词,词根还原,甚至chunking,最后可以得到一个向量。

对每一个term进行hash算法转换,得到长度f位的hash码,每一位上10值进行正负权值转换,例如f1位是1时,权值设为 weight, fk位为0时,权值设为 weight。

讲文本中所有的term转换出的weight向量按f对应位累加 最后得到一个f位的权值数组,位为正的置1,位为负的置0,那么文本就转变成一个f位的新10数组,也就是一个新的hash码。

Simhash具有两个冲突的性质:

1. 它是一个hash方法

2. 相似的文本具有相似的hash值,如果两个文本的simhash越接近,也就是汉明距离越小,文本就越相似。

因此海量文本中查重的任务转换位如何在海量simhash中快速确定是否存在汉明距离小的指纹。

也就是:在n个fbit的指纹中,查询汉明距离小于k的指纹。

在文章的实验中（见最后）,simhash采用64位的希函数。在80亿网页规模下汉明距离=3刚好合适。

因此任务的fbit=64 , k=3 , n= 81011

任务清晰,首先看一下两种很直观的方法:

1. 枚举出所有汉明距离小于3的simhash指纹,对每个指纹在80亿排序指纹中查询。

（这种方法需要进行C（64,3）=41664词的simhash指纹,再为每个进行一次查询）

2. 所有接近的指纹排序到一起,这至多有41664排序可能,需要庞大的空间。

提出的方法介于两者之间,合理的空间和时间的折中。

•假设我们有一个已经排序的容量为2d,fbit指纹集。看每个指纹的高d位。该高低位具有以下性质:尽管有很多的2d位组合存在,但高d位中有只有少量重复的。

•现在找一个接近于d的数字d,由于整个表是排好序的,所以一趟搜索就能找出高d位与目标指纹F相同的指纹集合f。因为d和d很接近,所以找出的集合f也不会很大。

•最后在集合f中查找 和F之间海明距离为k的指纹也就很快了。

•总的思想:先要把检索的集合缩小,然后在小集合中检索fd位的海明距离

按照例子,80亿网页 有234 个,那么理论上34位就能表示完80亿不重复的指纹。

我们假设最前的34位的表示完了80亿指纹,假设指纹在前30位是一样的,那么后面4位还可以表示24个, 只需要逐一比较这16个指纹是否于待测指纹汉明距离小于3。

假设:对任意34位中的30位都可以这么做。

因此在一次完整的查找中,限定前q位精确匹配（假设这些指纹已经是q位有序的,可以采用二分查找,如果指纹量非常大,且分布均匀,甚至可以采用内插搜索）,之后的2dq个指纹剩下64q位需要比较汉明距离小于3。

于是问题就转变为如何切割64位的q。

将64位平分成若干份,例如4份ABCD,每份16位。

假设这些指纹已经按A部分排序好了,我们先按A的16位精确匹配到一个区间,这个区间的后BCD位检查汉明距离是否小于3。

同样的假设,其次我们按B的16位精确匹配到另一个区间,这个区间的所有指纹需要在ACD位上比较汉明距离是否小于3。

同理还有C和D

所以这里我们需要将全部的指纹T复制4份, T1 T2 T3 T4, T1按A排序,T2按B排序等 4份可以并行进行查询,最后把结果合并。这样即使最坏的情况:3个位分别落在其中3个区域ABC,ACD,BCD,ABD等都不会被漏掉。

只精确匹配16位,还需要逐一比较的指纹量依然庞大,可能达到2d16个,我们也可以精确匹配更多的。

例如:将64位平分成4份ABCD,每份16位,在BCD的48位上,我们再分成4份,WXZY,每份12位, 汉明距离的3位可以散落在任意三块,那么A与WXZY任意一份合起来做精确的28位等剩下3份用来检查汉明距离。 同理B,C,D也可以这样,那么T需要复制16次,ABCD与WXYZ的组合做精确匹配,每次精确匹配后还需要逐一比较的个数降低到2d28个。不同的组合方式也就是时间和空间上的权衡。

最坏情况是其中3份可能有1位汉明距离差异为1。

算法的描述如下:

1）先复制原表T为Tt份:T1,T2,等.Tt

2）每个Ti都关联一个pi和一个πi,其中pi是一个整数, πi是一个置换函数,负责把pi个bit位换到高位上。

3）应用置换函数πi到相应的Ti表上,然后对Ti进行排序

4）然后对每一个Ti和要匹配的指纹F和海明距离k做如下运算:

a) 然后使用F的高pi位检索,找出Ti中高pi位相同的集合

b)在检索出的集合中比较fpi位,找出海明距离小于等于k的指纹5）最后合并所有Ti中检索出的结果。

此文总结,这是一篇文章学术不端类有关的知识,是一篇检测相关的研读。