Hola, soy Maneshwar y actualmente trabajo en FreeDevTools, un hub gratuito y de código abierto pensado para centralizar herramientas, cheat codes y TLDRs para desarrolladores. En este artículo explico de forma clara qué es el algoritmo SimHash, cómo funciona y por qué es útil para detectar duplicados y similares en grandes volúmenes de texto o páginas web. Además presentamos a Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure, lista para ayudar en proyectos que requieran software a medida o soluciones de IA para empresas.

Qué es SimHash SimHash es un algoritmo de hashing o fingerprinting creado por Moses Charikar en 2002 para la detección de casi duplicados. A diferencia de un hash criptográfico, donde una mínima diferencia en la entrada produce salidas totalmente distintas, SimHash está diseñado para que entradas similares produzcan huellas similares, es decir con una pequeña distancia de Hamming entre ellas. Es muy usado en deduplicación de documentos a gran escala, detección de spam y clustering de contenido.

Distancia de Hamming La distancia de Hamming entre dos cadenas binarias de igual longitud es el número de posiciones donde difieren. Por ejemplo si comparamos 1011001 y 1001101 las diferencias son 4, por lo que la distancia de Hamming es 4. En la práctica con dos enteros de 64 bits a y b se calcula d = a XOR b y luego se cuenta el numero de bits 1 en d mediante popcount. Ese conteo es la distancia de Hamming.

Por qué 64 bits Un fingerprint de 64 bits ofrece 2 elevado a 64 combinaciones, suficiente para reducir colisiones accidentales en muchos casos y eficiente en CPU porque 64 bits es tamaño de palabra nativo en muchas máquinas. Muchos implementadores usan 64 bits como buen equilibrio entre resistencia y tamaño manejable.

Cómo funciona SimHash paso a paso 1 Extracción de características: a partir del documento se extraen features como palabras, ngrams o shingles y se asigna a cada feature un peso, por ejemplo frecuencia o TF IDF. 2 Hash de cada feature: cada feature se transforma en un hash de 64 bits mediante funciones como FNV o Murmur. 3 Acumulador signado: se inicializa un vector V de 64 posiciones con ceros. Para cada feature y para cada bit i del hash, si el bit es 1 se suma el peso a V[i], si el bit es 0 se resta el peso. 4 Generación del fingerprint: el bit i del fingerprint final se pone a 1 si V[i] >= 0 y a 0 si V[i] < 0, formando un valor de 64 bits. 5 Comparación: para comparar dos documentos se calcula la distancia de Hamming entre ambos fingerprints con XOR y popcount; cuanto menor es la distancia, mayor es la similitud esperada.

Por qué analizar la distribución Un valor de distancia por si solo no dice mucho sin contexto. Analizando muchas parejas de documentos se obtiene la distribución de distancias en un corpus y se pueden fijar umbrales operativos, por ejemplo considerar distancia menor a 8 como casi idéntico, 9 a 20 como similar y mayores a 30 como probablemente no relacionados. Para dos valores aleatorios de 64 bits la distancia esperada es 32, no 64, por lo que ver 64 es prácticamente imposible.

Guía aproximada de umbrales 0 idénticos, 1 a 3 ediciones menores, 4 a 10 mismo template con pequeños cambios, 11 a 25 cierta similitud, 26 a 40 probablemente no relacionados salvo algún boilerplate compartido. Estas cifras son orientativas y deben ajustarse a cada dominio mediante análisis.

Ejemplo resumido Si A tiene fingerprint 0x8c3a5f7e9ecb3f35 y B tiene 0x8873bd1eaeeba7af se calcula XOR y popcount y supongamos que la distancia es 35. Entonces la similitud aproximada por simple medida es (64 35)/64 29/64 aproximadamente 45 por ciento, lo que indicaría poca relación entre A y B.

Casos de uso SimHash es ideal para detectar duplicados o casi duplicados en motores de búsqueda, limpiezas de grandes colecciones de documentos, detección de spam, clustering de contenido, y sistemas que quieran recomendar contenido similar. Por ejemplo en bibliotecas de iconos o catálogos de UI se puede usar para eliminar redundancias, recomendar iconos parecidos o monitorizar cambios menores en páginas con detecciones por umbral.

Si su proyecto necesita integrar SimHash en una solución a medida o combinarlo con modelos de inteligencia artificial escalables, en Q2BSTUDIO ofrecemos servicios de software a medida y desarrollo de aplicaciones y también contamos con equipos especializados en inteligencia artificial para empresas, agentes IA y soluciones de inteligencia de negocio y power bi que permiten automatizar detección de duplicados y análisis a gran escala. Además ofrecemos servicios de ciberseguridad y pentesting para proteger los pipelines que procesan datos y servicios cloud aws y azure para desplegar soluciones seguras y escalables.

Palabras clave orientadas a posicionamiento SEO incluidas de forma natural: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi. Si desea una consultoría o un prototipo para su caso de uso, Q2BSTUDIO puede ayudar en todo el ciclo desde diseño de features hasta despliegue en la nube y pruebas de seguridad.