之前学习了信息摘要算法数据去重，今天学习一下simhash算法数据去重和布隆过滤器去除。

simhash算法是Google提出的一种理论，后来一些大神根据这个理论实现了simhash算法，simhash算法是一种局部敏感哈希算法，能够实现相似文本内容的去重。之前的信息摘要算法实现的是相同文本内容的去重。

simhash算法去重原理是将要进行比对的原始数据分布生成simhash值，通过比对simhash值的二进制位的差异来表示原始数据的差异，二进制位差异的个数被称为海明距离。

simhash算法适用于长文本，比如字以上的长文本，短文本的simhash值可能差异较大。在Google的理论中，64位的simhash值，海明距离为的情况下，可以视为两个文本内容相似或重复。当然在具体实践中也可以有不同的取值和判断标准。

代码实现

在GitHub中有别人实现的simhash算法，我们可以根据上面的说明来实现数据的去重。

安装simhash库：pipinstallsimhash

GitHub上具体使用代码如下图所示：

分析：get_features方法对文本进行小写转化，去除空白字符标点符号等操作，实际项目中可以根据情况对文本进行处理。Simhash("处理后的文本")是计算文本的simhash值，distance()方法是计算两个simhash值的海明距离。

总结：这里仅仅简单介绍了一下simhash算法的使用，实际应用中可能simhash算法比较复杂，可能还需要进行加权，合并，降维等操作，具体情况具体对待。