SimHash是一种用于相似性搜索和指纹识别的算法,它可以将文本转换为固定长度的哈希值。在PHP中,可以使用php-simhash
库来实现SimHash算法。要检测相似内容,首先需要计算两个内容的SimHash值,然后比较这两个哈希值的汉明距离(Hamming distance)。汉明距离越小,说明两个内容越相似。
以下是一个简单的示例,展示如何使用PHP SimHash检测相似内容:
- 首先,安装
php-simhash
库:
composer require erusev/parsedown composer require php-amqplib/php-amqplib
- 创建一个PHP文件,如
simhash_similarity.php
,并编写以下代码:
$text, $hash_size = 64)
{
$parsedown = new Parsedown();
$content = $parsedown->text($text);
$words = explode(' ', $content);
$vector = array_map('hash', $words);
$hash = array_reduce($vector, function ($a, $b) use ($hash_size) {
return $a ^ $b;
}, 0);
for ($i = 0; $i < $hash_size; $i++) {
$hash <<= 1;
if ($hash & 1) {
$hash ^= 0x55555555;
}
}
return $hash;
}
// 计算汉明距离
function hamming_distance($hash1, $hash2)
{
$xor = $hash1 ^ $hash2;
$count = 0;
while ($xor) {
$count += $xor & 1;
$xor >>= 1;
}
return $count;
}
// 从队列中获取文本
function get_text_from_queue()
{
$connection = new AMQPStreamConnection('localhost', 5672, 'guest', 'guest');
$channel = $connection->channel();
$channel->queue_declare('text_queue', false, true, false, false);
$message = new AMQPMessage(file_get_contents('input.txt'), array('delivery_mode' => AMQPMessage::DELIVERY_MODE_PERSISTENT));
$channel->basic_publish($message, '', 'text_queue');
$channel->close();
$connection->close();
}
// 存储相似文本
function store_similar_text($hash1, $hash2, $text)
{
$filename = 'similar_texts.txt';
$data = https://www.yisu.com/ask/file_get_contents($filename);"Hash1\tHash2\tText\n";
}
$data .= "{$hash1}\t{$hash2}\t{$text}\n";
file_put_contents($filename, $data);
}
// 主程序
$text1 = get_text_from_queue();
$hash1 = simhash($text1);
$text2 = get_text_from_queue();
$hash2 = simhash($text2);
$distance = hamming_distance($hash1, $hash2);
$similarity = 1 - $distance / 64;
echo "Similarity: {$similarity * 100}%\n";
if ($similarity > 0.8) { // 设置相似阈值
store_similar_text($hash1, $hash2, $text1 . ' ' . $text2);
}
-
创建一个名为
input.txt
的文件,其中包含要检测相似性的文本。 -
运行
simhash_similarity.php
文件:
php simhash_similarity.php
这个示例将从input.txt
文件中获取文本,计算它们的SimHash值,然后比较这两个哈希值的汉明距离。如果相似度高于0.8(可以自定义阈值),则将这两个文本存储在similar_texts.txt
文件中。