关于格雷迈恩的尝试怎么做的知识点，泰山头条网将为你整理了下面这些知识。
格雷迈恩的尝试怎么做？这是很多人在接触去重技术时所关心的问题。下面就来详细回答一下。
什么是格雷迈恩？
格雷迈恩（Grimm）是一种基于概率算法的去重方法，其核心思想是通过 Hash（哈希）函数将数据映射至一个二进制向量中，并将该向量看作一个集合。然后，通过增加一些随机值的方式判断两个向量是否相等，最终达到去重的目的。
格雷迈恩的实现过程
下面我们来看一下，格雷迈恩是如何实现去重的。
首先，将文档变成一个由单词组成的无序集合，并将每个单词映射至一个定长的二进制数列（即 Hash 值），然后将其转换为一个 M 维的超立方体向量。这个向量的其中一维代表取模值为 1 的 Hash 函数的 Hash 值，另外一维代表取模值为2 的 Hash 函数的值，以此类推。对于每个单词产生的向量都是 M 维的，其中只有 K 个分量非零，K 叫做超立方体的维数，它以最小化维数为目标。
接着，随机产生若干个 M 维向量 H1、H2、……、Hk，其中每个分量都是 1 或 -1，这样每个 Hash 值都可以对应 H 中的一个分量。在超立方体向量中，对于一个二进制位，如果对应到 H 中的该位置上的分量是 1，那么把该位置的元素取反，否则不变。
最后，通过比较转换后的两个向量是否相等，判断文档是否重复。
格雷迈恩的优势
相对于传统方法，格雷迈恩有以下几个优势：
- 高效性。由于格雷迈恩利用 Hash 函数对文本数据进行映射，并提取唯一的特征向量来判断是否重复，因此运算速度非常快。
- 可扩展性。格雷迈恩支持增量式去重，即新增文档可以通过更新当前已有的词频信息而不是重新扫描库中所有文档来实现去重。
- 低内存消耗。格雷迈恩仅需要记录每个单词的 Hash 值以及超立方体向量，因此内存消耗非常低。
结语
以上就是关于格雷迈恩的尝试怎么做的详细回答。相信通过了解格雷迈恩的原理和优势，大家对去重技术也有了更深入的了解。
