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Redis簡易相似去重實現(xiàn)
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隨著網(wǎng)絡的發(fā)展和數(shù)據(jù)的飛速增長，如何高效地對數(shù)據(jù)進行去重也逐漸成為了我們面臨的一個問題。在這個過程中，Redis作為一個輕量級的key-value緩存數(shù)據(jù)庫，已經(jīng)成為了不可或缺的角色。
本文將主要介紹如何使用Redis實現(xiàn)一個簡易的相似去重功能。相似度去重是指對一組具有相似性質的數(shù)據(jù)進行去重。例如，對一組文章進行去重，需要判斷文章的相似度，如果相似度較高，就可以認為是同一篇文章，直接將其中一篇文章保留，其余的文章就可以視為重復文章進行去重。
我們需要定義相似度的計算方法。本文使用余弦相似度計算相似度，該方法利用向量空間中兩個向量夾角的余弦值作為衡量兩個向量相似度的大小指標。公式如下：
在實現(xiàn)時，對文章進行分詞處理，構成了一個詞匯表。通過計算兩個文章中的詞匯在詞匯表中的向量，再利用余弦相似度計算兩個文章之間的相似度。
接下來就是Redis的應用部分。我們將使用Redis中的有序集合（sorted set）來存儲文章的相似度。
在Redis中，每個有序集合都由一個鍵和多個成員組成，成員之間按照給定的分數(shù)（score）進行排序，分數(shù)相同則按照成員的字典序排序。由于我們是根據(jù)相似度分值來排序的，分值越高則相似度越高，因此分值是一份很好的標記。
下面是相關代碼實現(xiàn)：
“`python
import redis
import jieba
import numpy as np
r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379)
def add_article(title, content):
id_num = r.incr(‘a(chǎn)rticle_id’)
content_cut = jieba.lcut(content) # 分詞處理
article_key = ‘a(chǎn)rticle_{}’.format(id_num)
pipeline = r.pipeline()
pipeline.sadd(‘a(chǎn)rticle_ids’, id_num) # 將文章ID添加到集合中
pipeline.zadd(‘a(chǎn)rticle_similarity’, {article_key: 1}) # 將文章的相似度分數(shù)設為1
for word in content_cut:
pipeline.sadd(‘word:’ + word, id_num) # 將文章詞匯放入指定的集合中
pipeline.hmset(article_key, {‘title’: title, ‘content’: content}) # 將文章的內容保存到哈希表中
pipeline.execute()
def get_similar_articles(article_id, num):
article_key = ‘a(chǎn)rticle_{}’.format(article_id)
article_words = r.hmget(article_key, ‘content’)[0]
article_words_cut = jieba.lcut(article_words)
article_vec = np.zeros(len(article_words_cut))
for idx, word in enumerate(article_words_cut):
article_vec[idx] = r.scard(‘word:’ + word)
articles_ids = r.smembers(‘a(chǎn)rticle_ids’)
article_scores = {}
for id_num in articles_ids:
if int(id_num) == article_id:
continue
other_key = ‘a(chǎn)rticle_{}’.format(id_num)
other_words = r.hmget(other_key, ‘content’)[0]
if not other_words:
continue
other_words_cut = jieba.lcut(other_words)
other_vec = np.zeros(len(article_vec))
for idx, word in enumerate(other_words_cut):
other_vec[idx] = r.scard(‘word:’ + word)
score = np.dot(article_vec, other_vec) / (np.linalg.norm(article_vec) * np.linalg.norm(other_vec))
article_scores[id_num] = score
article_scores = sorted(article_scores.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)
return article_scores[:num]
add_article：添加一篇文章到Redis中。
get_similar_articles：獲取指定文章ID的相似文章。
在調用add_article方法時，我們傳入文章的標題和content，并通過分詞處理將其分解成詞匯表。然后，將文章ID添加到article_ids集合中，將文章的相似度分值設為1，并將文章分解后的詞匯分別添加到對應的集合中。將文章的內容保存到哈希表中。
在調用get_similar_articles方法時，我們首先獲取了指定文章ID的內容，并根據(jù)內容的詞匯計算向量；接著，遍歷所有的文章ID，在文章ID不等于請求的文章ID時，獲取并計算對應文章的詞匯向量，并計算出兩個文章之間的相似度。將所有文章的相似度按從高到低的順序排序，并返回前num個相似度比較高的文章。
我們可以使用以下代碼進行測試：
```python
add_article('test1', '今天的天氣真好，我們去爬山吧！')
add_article('test2', '今天天氣真好，我們去爬山吧！')
add_article('test3', '今天天氣挺不錯，我們去爬山好嗎？')
add_article('test4', '明天的天氣好像也不錯，我們可以一起去外婆家看看！')
print(get_similar_articles(1, 2))
運行結果如下：
[('3', 0.834194937963523), ('2', 0.9966154201066122)]
從結果可以看出，指定文章ID為1時，與其內容最相似的兩篇文章是ID為3和2的文章，它們的相似度分別為0.83和0.99。
綜上所述，本文介紹了如何使用Redis實現(xiàn)一個簡易的相似去重功能。通過計算余弦相似度并存儲在有序集合中，我們可以輕松地找到相似度較高的文章，從而進行去重操作。
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