SimHash算法可计算文本间的相似度，实现文本去重。文本相似度的计算，可以使用向量空间模型(VSM)，即先对文本分词，提取特征，根据特征建立文本向量，把文本之间相似度的计算转化为特征向量距离的计算，如欧式距离、余弦夹角等。但这样做的缺点是复杂度会很高。
基于VSM的文本相似度计算，对于小量数据处理是可以的，但对于百度，google这样的搜索引擎，爬虫每天爬取的网页数目大得惊人，为了防止网页的重复，需要进行判重处理。对于这样的数据，VSM无能为力，google提出了SimHash算法，大大减少了计算量。具体步骤如下
1. 输入一个维的文本特征向量
，每个特征具有一定权重。
2. 初始化一个维的向量
，初始值均为0，
为0。
3. 对于向量。
4. 对任意，若
位为1，则
5. 若最终
6. 最终这个
算法流程如下
每篇文档算出签名S后，再计算两个签名的海明距离，海明距离是这两个二进制数异或后1的个数。根据经验，对于64位的SimHash，海明距离在3以内的都可以认为相似度比较高，认为这两个文档基本相同。以64位的签名来说，把它以每16位划分块，如果两个签名海明距离小于等于3，则至少有一个16位块完全相同。但是我们不知道具体是哪两个块相同，所以要进行枚举，这里只需要枚举4次。问题抽象如下
有10亿个不重复的64位01串，给定一个64位的01串，如何快速从这10亿个串中找出与给定串的海明距离小于等于3的字符串。
以8位数字签名01100011说明。划分为4块，每块两位，即01 10 00 11，然后在所有8位二进制签名中分别查找以01，10，00，11开始的签名。在所有的8位二进制签名中，按前两位进行索引，例如把01000000和01111111放在一个簇中，若找不到以01，10，00，11开始的二进制签名，说明海明距离肯定大于3，这样就直接可以判断这两个文本不相似，否则再比较后面的部分，大大减少计算量。
凯哥推荐：
simhash针对文本的话，k值敏感，一般选取3。认为汉明距离小于3的文本是相似的。
缺点：完全无关的文本正好对应成了相同的simhash，精确度并不是很高，而且simhash更适用于较长的文本，但是在大规模语料进行去重时，simhash的计算速度优势还是很不错的。
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吳YH堅：推荐系统技术文本相似性计算（三）实战篇zhuanlan.zhihu.com
TF-IDF：转:Python 文本挖掘:使用gensim进行文本相似度计算
转自知乎：