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1、编辑距离：是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数；俄罗斯科学家VIadimirLeVenShtein在1965年提出这个概念；编辑距离越小的两个字符串越相像，当编辑距离为。时，两字符串相等。距离：两个子串之间的“差异”叫做距离。海明距离：相同位相同值的个数。HaSh函数：就是把任意长度的输入（又叫做预映射，pre-image）,通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值,这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不行能从散列值来确定唯一的输入值。简洁的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要
2、的函数。Simhash算法：分为5个步骤：分词（带权重W）、hash（得hash值）、加权（hash值*w）、合并（多关键词）、降维（海明距离）。算法伪代码：1，将一个f维的向量V初始化为0；f位的二进制数S初始化为0；2,对每一个特征：用传统的hash算法对该特征产生一个f位的签名b。对i=l到f：假如b的第i位为1,则V的第i个元素加上该特征的权重；否则，V的第i个元素减去该特征的权重。3,假如V的第i个元素大于0,则S的第i位为1,否则为0;4,输出S作为签名。Simhashfeature,weighthash,weightW1W2r力100110W1 c: - - = 110000 W
3、2 ，一 “ 个W1-W1-W1W1W1-W1W2W2-W2-W2-W2-w2IWnOOIOolWn-Wn-wnwn-wn-wnwnaddsignIlooolVJ13.108,-22,-5,-32.55fingerprint通配符：一种特别语句，主要有星号(*)和问号(?)，用来模糊搜寻文件。当查找文件夹时，可以使用它来代替一个或多个真正字符；当不知道真正字符或者懒得输入完整名字时，经常使用通配符代替一个或多个真正的字符。TF词频(TermFreqUency)：是指某一个给定的词语在该文件中消失的次数。一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要
4、性随着它在文件中消失的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中消失的频率成反比下降。这个数字通常会被正规化，以防止它偏向长的文件。(同一个词语在长文件里可能会比短文件有更高的词频，而不管该词语重要与否。)对于在某一特定文件里的词语右来说，它的重要性可表示为：%二j,以上式子中见,是该词在文件句中的消失次数，而分母则是在文件中全部字词的消失次数之和。逆文档频率(IDF)：文档频率的倒数。主要用在TFIDF中。是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的IDF,可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数得到：i4=IOgHj小。d-tidl其中Iq为语料库中文件总数，d,d包含词
5、语4的文件数目（即为o的文件数目）。TF-IDF：（TF*IDF）即/的”=（/M4。某一特定文件内的高词语频率，以及该词语在整个文件集合中的低文件频率，可以产生出高权重的TF-IDF。因此，TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语，保留重要的词语,BloomFilter：是由HowardBloom在1970年提出的二进制向量数据结构，它具有很好的空间和时间效率，被用来检测一个元素是不是集合中的一个成员。采纳哈希函数的方法，将一个元素映射到一个m长度的阵列上的一个点，当这个点是1时，那么这个元素在集合内，反之则不在集合内。这个方法的缺点就是当检测的元素许多的时候可能有冲突，解决方法就是使用k个哈希函
6、数对应k个点，假如全部点都是1的话，那么元素在集合内，假如有0的话，元素则不在集合内。欧几里得距离：n维空间中两点的实际距离,局部敏感散列(Local-SensitiveHash*LSH)K最近邻伙-NeareStNeighbor,KNN）分类算法：是个理论上比较成熟的方法，也是最简洁的机器学习算法之一。该方法的思路是：假如一个样本在特征空间中的k个最相像（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。K通常是不大于20的整数。算法的描述为：D计算测试数据与各个训练数据之间的距离；2）根据距离的递增关系进行排序；3）选取距离最小的K个点；4）确定前K个点所在类别的
7、消失频率;5)返回前K个点中消失频率最高的类别作为测试数据的猜测分类。N-Gram(也称为N元模型)：区分于编辑距离的一种表达关键词间“差异”的方法。是自然语言处理中一个特别重要的概念。假设有一个字符串，那么该字符串的N-Gram就表示按长度N切分原词得到的词段，也就是全部长度为N的子字符串。引用Iucene的JAR包调用函数相关函数可以实现非重第N-Gram：importorg.apache.lucene.search.spell.*;publicclassNGram_distancepublicstaticvoidmain(Stringargs)NGramDistanceng=newNGramDistanceO;floatscorel=ng.getDistance(,GorbachevzGorbechyov);System.out.println(scorel);floatscore2=ng.getDistance(girl,girlfriend)；System.out.println(score2);)和我们预期的样，字符串GorbaCheV和GorbeChyOV所得之距离评分较高(=0.7),说明二者很接近；而girl和girlfriend所得之距离评分并不高(=0.3999),说明二者并不很接近。
