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Simhash的算法简单的来说就是，从海量文本中快速搜索和已知simhash相差小于k位的simhash集合，这里每个文本都可以用一个simhash值来代表，一个simhash有64bit，相似的文本，64bit也相似，论文中k的经验值为3。该方法的缺点如优点一样明显，主要有两点，对于短文本，k值很敏感；另一个是由于算法是以空间换时间，系统内存吃不消。
if __name__ == '__main__':
s = 'This is a test string for testing'
hash1 = simhash(s.split())
s = 'This is a test string for testing also'
hash2 = simhash(s.split())
s = 'nai nai ge xiong cao'
hash3 = simhash(s.split())
print(hash1.hamming_distance(hash2) , " " , hash1.similarity(hash2))
print(hash1.hamming_distance(hash3) , " " , hash1.similarity(hash3))
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