SimHash — это алгоритм, используемый для вычисления хешей похожих данных с целью сравнения текстовых или бинарных объектов по их схожести. Его основная задача — эффективно идентифицировать дубли и нечеткие дубли данных в больших коллекциях (например, страницы на сайте). SimHash применяется в задачах обработки текстов, борьбы с дублирующимся контентом и оптимизации хранения данных.
SimHash основан на концепциисенситивного хеширования локальности (LSH, Locality Sensitive Hashing), что делает его особенно полезным для вычисления «расстояния Хэмминга» между хешами для определения схожести. В отличие от традиционных хеш-функций, таких как MD5 или SHA, которые выдают практически полностью разные значения даже при малейших изменениях исходного текста, SimHash генерирует значения таким образом, что похожие данные имеют близкие хеши. Это позволяет быстро находить почти идентичные строки, не сравнивая каждую пару данных напрямую.
SimHash разрабатывался в основном для задач обработки данных в Google, например, для обнаружения дублирующихся веб-страниц в индексе поисковой системы.
Принцип работы SimHash
Разделение текста на признаки: текст или данные разбиваются на элементы (например, слова, шинглы или n-граммы) — это признаки объекта. Для каждого признака вычисляется его обычный хеш, например, с использованием MD5 или другого метода.
Взвешивание хэшей. Каждый признак в тексте взвешивается в зависимости от его важности (например, частоты появления). Чем важнее признак, тем больший вес ему присваивается.
Построение вектора признаков. Для каждого признака создаётся вектор, представляющий его хеш-значение. Поскольку хеш-признаки обычно распределяются равномерно, вектора комбинируются, и итоговый вектор «голосует» за определённые позиции в результирующем хеше.
Финальное усреднение. После суммирования всех взвешенных векторов итоговый вектор пересчитывается в двоичное значение хеша. В этом хеше каждый бит устанавливается в 0 или 1 в зависимости от того, положительное или отрицательное значение получилось в соответствующей позиции вектора.
Получение SimHash. Конечное значение упаковывается в компактную форму (например, 64 или 128 бит) — это и есть итоговый SimHash.
Расстояние Хэмминга и схожесть
Сравнение хешей в SimHash основано на измерениирасстояния Хэмминга— количества позиций, в которых два двоичных числа различаются. Чем меньше расстояние между хешами двух объектов, тем выше их схожесть. Например:
Расстояние Хэмминга 0 означает полное совпадение (идентичные документы).
Небольшое расстояние (например, 3-4) указывает на то, что тексты почти одинаковы (минимальные изменения).
Большое расстояние указывает на значительно меньшую схожесть.
Для нахождения близких дубликатов система заранее индексирует данные по частям SimHash, что позволяет эффективно находить похожие объекты даже в больших коллекциях.
Преимущества
Эффективность: можно быстро сравнивать документы, даже если их количество очень велико.
Малый объём данных: хеши имеют относительно компактные размеры (64 или 128 бит).
Идеально подходит для анализа больших текстовых или документовых баз (например, веб-страниц).
Недостатки
Ограниченная точность. Для сложных или многосоставных данных SimHash может быть недостаточно чувствительным к сильным структурным изменениям.
Неравномерное распределение. Для некоторых типов данных высока вероятность коллизий, когда два разных объекта могут иметь одинаковый SimHash.
Чувствительность к весам. Качество результата сильно зависит от правильного присвоения весов признакам.
Применение SimHash в работе SEO-специалиста
SimHash — мощный инструмент в руках SEO-специалиста для борьбы с дублирующимся контентом, который может негативно сказываться на ранжировании сайта.
Идентификация дубликатов страниц: SimHash позволяет сравнивать содержимое веб-страниц и находить дубликаты, даже если они не являются точными копиями.
Например, страницы с одинаковым текстом, но разными заголовками или незначительными изменениями в форматировании, могут быть идентифицированы как дубликаты.
Обнаружение плагиата: SEO-специалисты могут использовать SimHash для проверки оригинальности контента на сайте и обнаружения скопированного текста с других ресурсов.
Анализ сайтов-конкурентов: С помощью SimHash можно анализировать сайты конкурентов, чтобы выявить, используют ли они схожий контент, и определить потенциальные возможности для улучшения собственного контента.
Инструментарий
Для использования SimHash SEO-специалисту потребуются определенные инструменты:
Программы для сканирования сайта:
Screaming Frog SEO Spider – популярный инструмент для сканирования сайта, который может использоваться для сбора данных о страницах, включая заголовки, мета-описания и текст.
Sitebulb: мощный инструмент для аудита сайта, предлагающий функцию поиска дубликатов с использованием различных алгоритмов, включая SimHash.
Инструменты для сравнения текста и вычисления SimHash:
Существуют библиотеки Python, такие как simhash и datasketch, которые предоставляют готовые функции для вычисления SimHash и сравнения текстов.
Онлайн-сервисы с функцией поиска дубликатов на базе SimHash.
Таблицы (Google Sheets или Excel) для удобства обработки и анализа результатов сравнения.
Результаты требуют анализа и интерпретации со стороны SEO-специалиста. Не все страницы с похожими хешами SimHash являются дубликатами, поэтому важно проверять результаты вручную.
