我目前正在开发一个可以生成大量文本内容的流 API。正如预期的那样，API 给出了大量重复数据，而且我们也有过滤接近重复数据的业务需求。
我对数据流中的重复检测做了一些研究，并阅读了。稳定布隆过滤器是用于数据流中重复检测的数据结构，具有误报率上限。
但是，我想识别近似重复项，并且我还研究了用于最近邻问题和近似重复项检测的散列算法，例如 LSH 和 MinHash。
我有点陷入困境，正在寻找有关如何进行的指示以及我可以查看的论文/实施？
首先，将文本标准化为所有小写（或大写）字符，用空格替换所有非字母，将所有多个空格压缩为一个，删除前导和尾随空格；为了速度，我将在一次文本中执行所有这些操作。接下来采取MD5结果字符串的哈希（或更快的东西）。进行数据库查找MD5表中的哈希（作为两个 64 位整数），如果存在，则它是一个exact重复，如果没有，请将其添加到表中并继续下一步。您将希望根据时间或内存使用情况使旧哈希值老化。
要查找接近的重复项，需要将规范化字符串转换为潜在的签名（子字符串的哈希值），请参阅SpotSigs纸和博客文章 http://glinden.blogspot.com/2008/08/clever-method-of-near-duplicate.html作者：格雷格·林登。假设例程Sigs()对于给定的字符串（即给定标准化的字符串）执行此操作x, Sigs(x)返回一小组 (1-5) 64 位整数。你可以使用类似的东西SpotSigs算法来选择文本中的子字符串作为签名，但是如果您对数据有所了解，那么制定自己的选择方法可能会效果更好。您可能还想看看 simhash 算法（代码是here http://code.google.com/p/simhash/).
鉴于Sigs()有效地找到邻近重复项的问题通常称为设置相似连接 http://bit.ly/JPTZ2I问题。这SpotSigs论文概述了一些启发式方法，以减少新集合需要与旧集合进行比较的集合数量。simhash method.
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