MinHash 与 SimHash：海量文本相似度检测
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原文中文，约25600字，阅读约需61分钟。
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内容提要
本文讨论了MinHash和SimHash两种算法在大规模相似度检测中的应用。MinHash适用于Jaccard相似度，常用于文本去重和抄袭检测；SimHash适用于Cosine相似度，适合推荐系统。文章详细推导了算法原理、实现方法及其在搜索引擎和推荐系统中的应用经验，强调了在处理亿级文档时的效率与精度权衡。
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关键要点
- MinHash和SimHash是用于大规模相似度检测的两种算法。
- MinHash适用于Jaccard相似度，常用于文本去重和抄袭检测。
- SimHash适用于Cosine相似度，适合推荐系统。
- MinHash通过将文档压缩成签名，降低了比较复杂度。
- SimHash利用随机超平面方法生成指纹，适合快速相似度计算。
- 在处理亿级文档时，MinHash和SimHash在效率与精度之间需要权衡。
- LSH（局部敏感哈希）技术可以加速MinHash的签名比较。
- MinHash和SimHash在实际应用中各有优劣，选择时需根据具体场景需求。
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延伸问答
MinHash 和 SimHash 的主要区别是什么？
MinHash 适用于 Jaccard 相似度，主要用于文本去重；SimHash 适用于 Cosine 相似度，适合推荐系统。
MinHash 如何降低相似度检测的复杂度？
MinHash 通过将文档压缩成签名，减少了逐对比较的复杂度，从 O(n^2) 降到近线性。
SimHash 是如何生成指纹的？
SimHash 通过选择随机超平面，对特征向量进行投影，生成一个 f-bit 的指纹。
在什么场景下应该选择使用 MinHash？
MinHash 适合需要精细相似度阈值的场景，如抄袭检测和精确 token 级去重。
LSH 技术在相似度检测中有什么作用？
LSH 技术通过将签名分成多个 band，只比较同桶内的文档，从而加速签名比较。
MinHash 和 SimHash 的存储开销有何不同？
MinHash 的存储开销较高，每文档数百字节；而 SimHash 的存储开销极低，每文档仅需 8 字节。
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