PHP simhash如何提高相似度计算的精度-乐工具技术知识

Simhash是一种局部敏感哈希算法，用于计算文本的相似度。在PHP中实现Simhash时，可以通过以下方法提高相似度计算的精度：

增加哈希位数：Simhash的相似度计算基于汉明距离（Hamming distance），即两个哈希值之间不同位的数量。增加哈希位数可以提高汉明距离的精度，从而提高相似度计算的精度。例如，将哈希位数从64位增加到128位。
使用更高质量的哈希函数：选择一个具有较低碰撞率（即不同输入产生相同哈希值的可能性）的哈希函数，可以提高Simhash的相似度计算精度。例如，使用MurmurHash、CityHash或SipHash等哈希函数。
调整权重因子：Simhash算法中为每个字符分配一个权重因子，这些权重因子决定了哈希值中每个位的贡献。通过调整权重因子，可以优化Simhash的相似度计算。例如，根据经验法则，将第一个字符的权重设置为1，第二个字符的权重设置为-1，后续字符的权重设置为0。
使用多个Simhash值：为了进一步提高相似度计算的精度，可以考虑使用多个Simhash值，例如计算文本的多个不同子串的Simhash值，然后将这些Simhash值组合成一个综合得分。这可以通过计算这些子串之间的汉明距离的平均值或加权平均值来实现。
使用余弦相似度：Simhash值可以看作是多维空间中的向量，可以使用余弦相似度来衡量两个向量之间的相似度。通过计算两个Simhash值之间的余弦相似度，可以得到一个介于-1和1之间的相似度得分。这种方法可以提高相似度计算的精度，尤其是在处理高维数据时。

示例代码：

function simhash($str, $hash_bits = 64, $weight_factor = [1, -1, 0]) {
    $hash = 0;
    $weight = 1;

    for ($i = 0; $i < strlen($str); $i++) {
        $char = ord($str[$i]);
        $hash += $char * $weight;
        $weight *= $weight_factor[$i % count($weight_factor)];
    }

    for ($i = 0; $i < $hash_bits; $i++) {
        $hash = ($hash >> 1) | (1 << ($hash_bits - 1));
    }

    return $hash;
}

function cosine_similarity($hash1, $hash2) {
    $dot_product = 0;
    $norm_hash1 = 0;
    $norm_hash2 = 0;

    for ($i = 0; $i < strlen($hash1); $i++) {
        $dot_product += ($hash1[$i] * $hash2[$i]);
        $norm_hash1 += pow($hash1[$i], 2);
        $norm_hash2 += pow($hash2[$i], 2);
    }

    return $dot_product / sqrt($norm_hash1 * $norm_hash2);
}

$str1 = "我喜欢编程";
$str2 = "我喜欢计算机科学";

$hash1 = simhash($str1);
$hash2 = simhash($str2);

$similarity = cosine_similarity($hash1, $hash2);
echo "相似度: " . $similarity;

这个示例代码首先定义了一个simhash函数，用于计算文本的Simhash值。然后定义了一个cosine_similarity函数，用于计算两个Simhash值之间的余弦相似度。最后，我们使用这两个函数计算了两个示例文本的相似度。