英雄联盟投注,英雄联盟,英雄联盟下注,LOL投注官网,英雄联盟赛事投注,英雄联盟下注,英雄联盟电竞,英雄联盟投注网站,LOL,英雄联盟赛事,LOL投注,LOL赛事下注,LOL投注网站,lol下注平台传统IR领域内文本相似度比较所采用的经典方法是文本相似度的向量夹角余弦，其主要思想是根据一个文章中出现词的词频构成一个向量，然后计算两篇文章对应向量的向量夹角。但由于有可能一个文章的特征向量词特别多导致整个向量维度很高，使得计算的代价太大，对于Google这种处理万亿级别的网页的搜索引擎而言是不可接受的，simhash算法的主要思想是降维，将高维的特征向量映射成一个f-bit的指纹(fingerprint)，通过比较两篇文章的f-bit指纹的Hamming Distance来确定文章是否重复或者高度近似。

　　思想：1. 对于一个具有2^d个记录的集合，只需要考虑d-bit hash。2. 选取一个d’使得d’-d十分小，因此如果两fingerprint在d’-bits上都相同，那么在d-bits也很可能相同。然后在这些d-bit match的结果中寻找整个f-bit的Hamming Distance小于k的fingerprint。简单的说，就是利用fingerprint少量特征位数比较从而首先缩小范围，然后再去确定是否差异小于k个bit。

　　上述的查询过程，特别是针对online-version的算法，可以看出需要对8B的fingerprint进行多表复制和构建，其占据的容量是非常大的，不过由于构建的每一个置换Table都是sorted的，因此可以利用每一个fingerprint与其前一个的开始不同的bit-position h(h∈[0,f-1]) 来进行数据压缩，即如果前一个编码是11011011，而自身是11011001，则后一个可以编码为(6)1，即h=6，其中6表示从第6位(从0开始编号)开始和上一个fingerprint不相同(上一个为1，这个必然为0)，然后再保存不相同位置右侧的编码，依次生成整个table。