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SimHash算法是Google进行海量网页去重的算法。

它将原始的文本映射为64位的二进制数串，然后通过比较二进制数字串的差异来表示原始文本内容的差异。这种相似度比较的算法的好处在于：可索引化、效率高。

SimHash的原理：

1. 分词，将文档的文本分词，去掉停用词，并为每个词赋予一个权重(比如该词出现的次数、该词的TF-IDF值等)，进而得到这个文档的词特征向量。比如『美国“51区”雇员称内部有9架飞碟，曾看见灰色外星人』分词后得到『美国（4） 51区（5） 雇员（3） 称（1） 内部（2） 有（1） 9架（3） 飞碟（5） 曾（1） 看见（3） 灰色（4） 外星人（5）』，括号里是词的权重，数字越大表示该词越重要。当文档较长时，也可以取文档的TF-IDF值权重最高的n个词和权重组成向量。
2. hash，通过hash算法把每个词映射成hash值（二进制串），比如『美国』映射成hash值『100101』，『51区』映射成hash值『101011』.这样每个词都映射成了01的数字串。
3. 加权，按照词的权重计算词的数字串的加权，1的位置乘以正权重，0的位置乘以负权重。比如『美国』的权重是4，hash值加权得到『4 -4 -4 4 -4 4』；『51区』的权重是5，hash值加权得到『5 -5 5 -5 5 5』。
4. 合并，把各个词算出来的加权序列值累加，变成一个序列串。比如『美国』的『4 -4 -4 4 -4 4』和『51区』的『5 -5 5 -5 5 5』的 每一位累加后得到『9 -9 1 -1 1 9』。
5. 降维，把合并得到的序列串转换成01串，形成最终的simhash前面。转换方式是：如果该位大于0，转成1，小于0转成0，所以4中得到的序列串转换后得到『1 0 1 0 1 1』。

整个流程可以概括成下面的图：

经过SimHash算法处理后，一个复杂的文本就转换成了只有0和1的等长的数字串，可以通过海明距离来判断两个文本的相似度。海明距离是指两个01串所有对应位取值不同的数量。一般认为海明距离小于等于3的两个文本是相似的。

在实际应用中，要引入倒排索引存储SimHash指纹。步骤如下：

1. 入库，针对每一个文档，计算其64位的SimHash指纹，将其切分成4份，建立倒排索引，每一份指纹存储到对应的数据库中，即分片1存储在库1，分片2存储到库2...
2. 相似度判断，假定海明距离为3以内的文本是重复的，根据鸽巢原理（也叫抽屉原理），如果两个指纹的海明距离在3以内，那么一定会有一个指纹分片完全相同。所以针对拟入库的文档，将其SimHash指纹切分为4片，每一片到对应的库中进行等值查询，查询到的即是疑似重复的文档。接下来只需要将待入库的文档和疑似重复的文档进行海明距离比较，即可判断是否重复，是否需要入库。
3. 再入库，针对相似的文档，重复步骤1建立倒排索引，以供后续文档的比对。

整个流程可以表示成下面的图：

假设样本库，有 条数据（171亿数据），假设数据均匀分布，则每个16位（16个01数字随机组成的组合为 个）倒排返回的最大数量为 个候选结果，4个16位截断索引，总的结果为：4*262144=1048576，约为100多万，通过上面的降维处理方式，原来需要一一比较171亿次，现在只需要比较100万次即可得到结果，大大提升了计算效率。

但是在短文本场景下，这种度量方法的效果将会变得很差，因为相似的短文本之间的汉明距离通常是大于3的。并且该算法中，基于汉明距离的相似性阈值选取的越高，该算法的时间复杂度也会越高。

Simhash的Python实现可参考文献[4]。

抽屉原理：桌上有十个苹果，要把这十个苹果放到九个抽屉里，无论怎样放，我们会发现至少会有一个抽屉里面放不少于两个苹果。这一现象就是我们所说的“抽屉原理”。 ——来自百度百科

参考资料：

[1] simhash算法原理及实现

[2]

[3]

[4] 浅谈simhash及其python实现