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一、算法思想
对文档集合进行预处理，根据比较粗的一种划分方式将文档集合进行分类。只比较同一类中的文档，从而缩短比较时间，减少运算次数。
二、算法流程
对于一篇文档，先对其进行预处理，获得其spot signature集，该集合是一个多重集合。根据集合长度将所有文档映射到划分好的分隔中去，该映射满足相似度高的文档映射在同一分隔或相邻分隔中，相 似度低的文档映射在不同的分隔中，并且划分要在满足条件的情况下尽量细。进行文档相似度比较时，只需比较在同一分隔或相邻分隔中的文档，利用多重集合的 Jaccard相似度公式，将Jaccard相似度大于某个阈值的两篇文档视为相似文档。文档最后返回相似文档对的集合。
三、具体方法
（注：算法中|di|和pk都是大于1的整数，在第（三）部划分中可以将pk和|di|放在直线上进行可视化，会更容易理解。）
（一）文档预处理（提取每篇文档的spot signature集）
定义一个先行词集合（先行词即为在文章中频繁出现的词，一般为停用词：is,the等），对一篇文档从头开始检查，每遇到一个定义在先行词集合中的词a， 便从该先行词后面的第一个词开始取相对距离为d的一个词，直到取到规定个数c。比如is(2,3)即为从a后面第一个词开始，取相对距离为2的词，一共取 3个。若在取词过程中遇到另一个先行词，则跳过该先行词从后面第一个非先行词为开始继续取词。举个例子，现有一句话为At a rally to kick off a weeklong campaign for the South Carolina primary.先行词集为{a,is,the,to}，取d=2,c=2，则a(2,2)={off,weeklong},to(2,2)={off,weeklong}等等。如此执行便可得到对应该文档的一个spot signature集合。对同一篇文档，还可以取不同的d和c，以得到更大的spot signature集，但其他文档也必须对应的取不同的d和c。比如文档1取d=1,c=3和d=2,c=4两种，则其他文档也必须取这两种，而不能只取一种。
（二）文档相似度匹配（Jaccard相似度公式）
普通集合的Jaccard相似度公式定义如下所示：
显然的，会有如下不等式成立：
因此，会有如下不等式成立：
（2）
在上面不等式中，d1和d2分别设定如下：
对于|d1|<=|d2|的情形来说，不等式（2）中分子=|d1|，分母=|d2|。
可以看到对于两个文档d1和d2，若|d1|/|d2|<
，
为定义的阈值，则d1与d2的Jaccard相似度会小于阈值
， 则d1和d2不满足相似的条件，可以不予比较。所以，在使用Jaccard相似度公式进行相似度计算之前，可以先比较文档向量的长度，长度之比小于阈值的 两文档不予比较。注意，此处定义的文档距离便是向量长度意义上的距离。相应的，在哈希映射中，这样的文档不应该映射到同一个分隔中。实际上，最优化的分隔 应该满足以下三个条件：
以上集合A和B为普通集合，而上一步生成的spot signature集是多重集合，即集合中会有重复元素。因此，定义对应的多重集合的Jaccard相似度如下：
注意此处的集合A和B均为多重集合，因此A和B中元素会有对应的出现次数。而freqA(sj)即为元素sj在集合A中出现的次数。因此，上式分子表示A和B中相同的spot signature的较小个数之和，
即A交B的元素个数。假如A和B中共有的一个s，若s在A中出现3次，在B中出现5次，则分子加和中的对应s的加项就是3。分母表示A和B中所有spot signature中较大个数之和，
即A并B的元素个数。对于A和B中独有的元素s1，s1 的个数即为分母中一个加项，对于A和B中共有的元素s2，取s2在A和B中出现次数较多的次数为分母中的一个加项。比如A= {1,1,2,2,2,3},B={2,2,3,3,4,4}，则A交B={2,2,3}，分子为2+1=3，A并B= {1,1,2,2,2,3,3,4,4}，分母为2+3+2+2=9。
由上可知，多重集合和普通集合的Jaccard相似度本质上是一样的。
这里有一个距离成为Jaccard相似意义上的距离，与下面要讲的向量长度意义上的距离不同。详见下文。
由上可知会有下面不等式成立：
该不等式可参考不等式（1）及其说明，两者本质上是一样的。
以及下面不等式成立：
在上面不等式中，d1和d2分别设定如下：
对于|d1|<=|d2|的情形来说，不等式（2）中分子=|d1|，分母=|d2|。
（三）最优划分（将文档向量映射到分隔中）
根据上节中定义的Jaccard相似度公式，有如下不等式：
可以看到对于两个文档d1和d2，若|d1|/|d2|<
（1）对于所有的两两文档对<di,dj>，如果满足|di|<=|dj|且|di|/|dj|>=
，则应该将文档di和dj映射到 同一个分隔或者相邻的分隔中。
（2）对于文档对|di|和|dj|，如果满足|di|<=|dj|且|di|/|dj|<
，则文档di和dj不能映射到同一个分隔 中。
（3）在满足（1）和（2）的基础上，分隔应该尽可能的小，即分隔数应该尽可能的大。
具体划分方法如下：
设
=max(|di|)，则待分隔的区域为[1,
]，文章提出的分隔方法是：将区域分隔成区间[pk,pk+1)的形式，从p0=1开始，对于任何得到的pk，选取pk+1为满足以下两个条件的最小整数：
（1）
> pk+1 > pk
（2）pk+1 - pk < （1-
）pk+1，即pk/pk+1 >
下面验证这种划分方法满足上述三个条件：
先看条件（1），若文档di映射在pk上，对于文档di'，
|di|<=|di'|且|di|/|di'|>=
，有|di'|-|di|<(1-
)|di'|，而(pk+1 - pk) < (1-
)pk+1，因此有|di'| < pk+1，故|di'|在区间[pk,pk+1)中。若文档di映射在区间[pk,pk+1)内，因为(pk+2 - pk+1) < (1-
)pk+2，所以对满足上面条件的di'一定有|di'| < pk+1。对于小于|di|的文档di'，同理可证。因此，条件（1）满足。
再看条件2，若两文档di和di'满足：|di| <= |di'|且|di'|-|di| > (1-
)|di'|，若|di|=pk，即文档di映射在pk上，因为pk+1 - pk < (1-
)pk+1，则|di'| > pk+1，故di与di'映射到不同的区间内。故条件（2）满足。
再看条件3，这种方法并不能严格的满足条件3的要求，因为条件3提出的是一种最优化，而这种最优化是不能用解析式来表示的（not in closed-form），这是种近似的方法。从这种分隔方法中可以看到，分隔端点的计算只与
有关，因此只要给定了
， 从p0=1开始，就可以计算出后面的端点。因此，在得知文档数据信息之前，就可以预先进行区间的划分。最优的方法是使划分的分隔在满足条件（1）和（2） 的情况下尽可能小，而在条件（1）的限定下，分隔不能无限的小。该划分方法距离最优化方法有多远是由数据集的属性决定的。当文档向量的长度|di|密集到 遍布在[1,
]的每一个整数值，即对|di|=1,2,…,
，都能找到对应长度的文档向量。此时，该划分方法达到最优，因为如果再细分，就会发生违背（1）的情形。会这样的原因是，这种划分的过程中就是以阈值
为导向的，对每个区间[pk,pk+1)，都有pk/pk+1 >
，若文档足够密集以至于文档向量长度值填满了整个区域[1,
]， 则在任何位置插入新的端点以细化分隔的操作都会违背条件（1）。举例说明，按上述方法进行划分后有两个区间为[20,30)和[30,45)，则按假设， 文档向量长度值填满了整个区域，则在这个区间内有长度为20,21,22,23,24,25,26,27,28,29的向量。若细化该分隔，插入了端点 25，将[20,30)划分为[20,25)和[25,30)，根据条件（1），区间[30,45)中可能存在需要与区间[20,30)中文档进行比较的 文档，而插入端点25后，区间[20,25)即被视为与[30,45)无关的区间，则违背了条件（1）。所以，此时（文档向量长度值布满整个区域[1,
]）上述划分方法为最优方法。
（四）建立倒排索引（通过筛选进一步减少需要进行Jaccard相似度计算的文档数）
建立倒排索引的方法是这样的：对每个分隔，不妨设为[pk,pk+1)，对该分隔中的每个文档，不妨设为di，对该文档对应文档向量中的每个spot signature，不妨设为s[i][j]，将指向分隔中所有包含s[i][j]的文档的指针存入一个集合中，即生成倒排索引集。具体使用方法见（五）算法。
（五）算法（SpotSigs Deduplication Algorithm）
具体算法及其详细解释请在百度文库中搜索：
SpotSig算法（含详细注释）。
在论文SpotSigs Robust and Efficient Near Duplicate Detection in large web collections中，其定义的算法如下图所示：
注：以下有两种意义上的距离：Jaccard相似度意义上和向量长度意义上。前者意义上的距离主要体现在文档向量元素差异上，后者意义上的距离主要体现在文档向量长度差异上。具体情况参见博客：
http://blog.sina.com.cn/s/blog_67914f2901019xdt.html
算法流程：
输入：对所有文档d提取完其spot signature集并存放在一个多重集合中，
根据要求划分好间隔，还有一个空集合存储倒排索引集。
输出：所有相似度满足高于阈值τ的文档对的集合。
过程：对每个文档，特定的，对文档d[i]，取出d[i]所在间隔的所有文档D，
对文档d[i]中的每个spot signature，特定的，对s[i][j]，找出D中spot signature中含有s[i][j]的所有文档D’，依次比较d[i]与D’中的每个文档，经过一些筛选条件，将符合条件的d[i’]∈D’与d[i]计算其Jaccard相似度，若相似度大于某个阈值，则将文档对<d[i],d[I’]>存入结果对集合中。
算法本身不难，难点在于筛选条件的考虑上。
以下为详细注释（以下标号对应图中行号）：
1、输入：所有的文档向量d[i]，记其向量元素为s[i][j]
所有分隔[pk,pk+1)，分隔中的所有倒排索引表list[k][j] 2、建空pairs用于存储结果
3、使用t个线程对所有d[i]并行进行如下操作（次序随机） 4、将|d[i]|所在分隔中的所有文档标识存入partition[k]中
5、将d[i]中所有spot signature(s[i][j])按其在文档中的出现频率升序排序 6、定义变量δ1，用于记录d[i]与尚未比较的文档d[i']之间最小距离（Jaccard相似度意义上的距离）。
7、为每个d[i]定义一个集合变量checked[i]，标记已经和d[i]比较过的文档向量，防止重复比较。
8、对d[i]中spot signature集中含的所有spotsig，即s[i][j]进行如下操作。 9、将分隔(pk,pk+1)中所有spot signature中含s[i][j]的文档存入list[k][j]中。（具体实现时存放的是指向对应文档的指针）
10、定义变量δ2，用于记录d[i]与d[i’]的长度意义上的距离。注意，此处与δ1记录的距离意义不同。
11、对list[k][j]中指向的所有文档向量按文档向量的长度从大到小进行如下操作。
13-14、如果两文档向量相同（因为填充list[k][j]时也将d[i]存入其中了）或者d[i']已经检查过（d[i']存在于checked[i]中），跳过取下一个d[i']。
15-16、若theta2<0且theta1-theta2>(1-τ)|d[i']|
对应的条件即为文档d[i]的向量长度小于d[i']，且
|d[i']|-|d[i]|>(1-tao)|d[i']|
即|d[i]|/|d[i']| < tao，故d[i]与d[i']不符合相似的条件，跳过取
下一个d[i']
17-18、若theta2 >= 0且theta1 + theta2 > (1-tao)|d[i]|
对应的条件即为文档d[i]的向量长度大于d[i']，且|d[i]|-|d[i']| >
(1-tao)|d[i]|
即|d[i']|/|d[i]| < tao，故d[i]与d[i']不符合相似的条件 因为d[i']是按长度从大到小取来比较的，而|d[i']|<|d[i]|且
|d[i']|/|d[i]| < tao
则之后取的|d[i'']| < |d[i']| < |d[i]|，必有|d[i'']|/|d[i]| < tao 故之后的d[i']必然不符合条件，故此处break，跳出取d[i']的循环。
19-22、如果取出的d[i']与d[i]不同并且长度符合条件，则<d[i],d[i']>为符
合条件的对，要加入输出的对集中。
d[i']已经与d[i]比较过，加入checked[i]中以做标记，防止重复比较。
23、停止循环比较分隔[pk,pk+1]中所有与d[i]共有s[i][j]的文档d[i']。
24-27、theta1表示文档d[i]中已经检查过的所有s[i][j]大小之和，若该值大
于未检查过的那些文档向量（设为d[i']）长度的(1-tao)倍
则那些文档不必再检查了
因为d[i']为不包含theta1中计算过的s[i][j]，即d[i']与d[i]至少
有theta1的长度是不同的
根据原文章中的多重集合Jaccard相似度的计算公式，就算d[i']与d[i]
除theta1计算过的那些s[i][j]之外完全相同
其Jaccard相似度也小于tao，因此不必检查。
28、结束循环d[i]中的spot signature（按在文档中出现的频率从小到大循环）
29-32、如果|d[i]|落在pk与pk+1之间，则有可能跟|d[i]|满足比较条件的文
档向量落在分隔[pk+1,pk+2)中
此时将这个右边的分隔中的文档向量中的元素添加到表partition[k]中。 此处只考虑右边向量是因为由于所有的文档对以上程序都执行了一遍，所
以若d[i]所在分隔的左边分隔有d[i’]满足条件，则在考虑d[i’]的时候d[i]作为d[i’]所在分隔的右边分隔内文档向量，已经被考虑了。由于这种对称性，所以只考虑右边文档，防止重复。
33、结束循环所有文档向量。 34、返回结果。
注：以下有两种意义上的距离：Jaccard相似度意义上和向量长度意义上。前者意义上的距离主要体现在文档向量元素差异上，后者意义上的距离主要体现在文档向量长度差异上。具体情况参见博客：
http://blog.sina.com.cn/s/blog_67914f2901019xdt.html
算法流程：
输入：对所有文档d提取完其spot signature集并存放在一个多重集合中，
根据要求划分好间隔，还有一个空集合存储倒排索引集。
输出：所有相似度满足高于阈值τ的文档对的集合。
过程：对每个文档，特定的，对文档d[i]，取出d[i]所在间隔的所有文档D，
对文档d[i]中的每个spot signature，特定的，对s[i][j]，找出D中spot signature中含有s[i][j]的所有文档D’，依次比较d[i]与D’中的每个文档，经过一些筛选条件，将符合条件的d[i’]∈D’与d[i]计算其Jaccard相似度，若相似度大于某个阈值，则将文档对<d[i],d[I’]>存入结果对集合中。
算法本身不难，难点在于筛选条件的考虑上。
以下为详细注释（以下标号对应图中行号）：
1、输入：所有的文档向量d[i]，记其向量元素为s[i][j]
所有分隔[pk,pk+1)，分隔中的所有倒排索引表list[k][j] 2、建空pairs用于存储结果
3、使用t个线程对所有d[i]并行进行如下操作（次序随机） 4、将|d[i]|所在分隔中的所有文档标识存入partition[k]中
5、将d[i]中所有spot signature(s[i][j])按其在文档中的出现频率升序排序 6、定义变量δ1，用于记录d[i]与尚未比较的文档d[i']之间最小距离（Jaccard相似度意义上的距离）。
7、为每个d[i]定义一个集合变量checked[i]，标记已经和d[i]比较过的文档向量，防止重复比较。
8、对d[i]中spot signature集中含的所有spotsig，即s[i][j]进行如下操作。 9、将分隔(pk,pk+1)中所有spot signature中含s[i][j]的文档存入list[k][j]中。（具体实现时存放的是指向对应文档的指针）
10、定义变量δ2，用于记录d[i]与d[i’]的长度意义上的距离。注意，此处与δ1记录的距离意义不同。
11、对list[k][j]中指向的所有文档向量按文档向量的长度从大到小进行如下操作。
13-14、如果两文档向量相同（因为填充list[k][j]时也将d[i]存入其中了）或者d[i']已经检查过（d[i']存在于checked[i]中），跳过取下一个d[i']。
15-16、若theta2<0且theta1-theta2>(1-τ)|d[i']|
对应的条件即为文档d[i]的向量长度小于d[i']，且
|d[i']|-|d[i]|>(1-tao)|d[i']|
即|d[i]|/|d[i']| < tao，故d[i]与d[i']不符合相似的条件，跳过取
下一个d[i']
17-18、若theta2 >= 0且theta1 + theta2 > (1-tao)|d[i]|
对应的条件即为文档d[i]的向量长度大于d[i']，且|d[i]|-|d[i']| >
(1-tao)|d[i]|
即|d[i']|/|d[i]| < tao，故d[i]与d[i']不符合相似的条件 因为d[i']是按长度从大到小取来比较的，而|d[i']|<|d[i]|且
|d[i']|/|d[i]| < tao
则之后取的|d[i'']| < |d[i']| < |d[i]|，必有|d[i'']|/|d[i]| < tao 故之后的d[i']必然不符合条件，故此处break，跳出取d[i']的循环。
19-22、如果取出的d[i']与d[i]不同并且长度符合条件，则<d[i],d[i']>为符
合条件的对，要加入输出的对集中。
d[i']已经与d[i]比较过，加入checked[i]中以做标记，防止重复比较。
23、停止循环比较分隔[pk,pk+1]中所有与d[i]共有s[i][j]的文档d[i']。
24-27、theta1表示文档d[i]中已经检查过的所有s[i][j]大小之和，若该值大
于未检查过的那些文档向量（设为d[i']）长度的(1-tao)倍
则那些文档不必再检查了
因为d[i']为不包含theta1中计算过的s[i][j]，即d[i']与d[i]至少
有theta1的长度是不同的
根据原文章中的多重集合Jaccard相似度的计算公式，就算d[i']与d[i]
除theta1计算过的那些s[i][j]之外完全相同
其Jaccard相似度也小于tao，因此不必检查。
28、结束循环d[i]中的spot signature（按在文档中出现的频率从小到大循环）
29-32、如果|d[i]|落在pk与pk+1之间，则有可能跟|d[i]|满足比较条件的文
档向量落在分隔[pk+1,pk+2)中
此时将这个右边的分隔中的文档向量中的元素添加到表partition[k]中。 此处只考虑右边向量是因为由于所有的文档对以上程序都执行了一遍，所
以若d[i]所在分隔的左边分隔有d[i’]满足条件，则在考虑d[i’]的时候d[i]作为d[i’]所在分隔的右边分隔内文档向量，已经被考虑了。由于这种对称性，所以只考虑右边文档，防止重复。
33、结束循环所有文档向量。 34、返回结果。
（六）两种意义上的距离
1、文档向量长度意义上的距离：距离D(di,dj)=|di|-|dj|，for |di| >= |dj|
这种距离在算法中主要用在将文档映射到具体分隔上。具体参见
（三）最优划分
2、Jaccard相似度意义上的距离。这种距离主要用在
（五）算法中，用于设置筛选条件。
因为每个文档向量都是个spot signature集，这是个多重集合，因此每个元素存在个数，这种意义的距 离下，如果文档di的向量中有spot signature s，对应个数为
，文档di'的向量中没有spot signature s,在文档di和di'在这种意义上的距离至少是
，虽然从向量长度意义上的距离来讲，两者有可能很接近甚至 相同。
这种距离之所以成为Jaccard相似度意义上的距离，是因为这种距离影响着文档的Jaccard相似度。 Jaccard相似度描述的是两篇文档对应的文档向量中相同的spot signature个数与所有spot signature个数之 比，比如di={s1:3,s2:4,s4:2}，di'={s1:2,s3:3,s4:1}，则di与di'的Jaccard相似度为sim(di,di')= (2+1)/(3+4+3+2)=25%。而其向量长度上的距离为|di| - |di'| = 2，与Jaccard相似度计算的相似性相比， 由向量长度意义上反应的相似性要更强一些。这就是为什么落在同一分隔内的文档仍然要进行Jaccard相似性 计算的原因。
另外，如果di中含有
个s，而di'中不含s，则di与di'在Jaccard相似度意义上的距离至少为
，假设di和 di'其余的spot signature及其个数都相同，此时计算出来的Jaccard相似度最大，为 sim(di,di')=|di'|/|di|=|di'|/(
+|dj|)，若令sim(di,di')<
，则得到
> (1/
- 1)|dj|（3），即当
满足这个不等式时，di与di'的Jaccard相似度小于
，即若两篇文档的Jaccard相似度意义上的距离至少为
时，一定不满足相似度要求，即可不比进行Jaccard相似度计算。在文章内提出的算法中，用该条件来筛选候 选文档（原文中为
> (1 -
)|dj|，由于有
> (1/
- 1
)|dj| >
(1 -
)|dj|，原文可能进一步进行了缩 放以增加速度，不过这只是个人理解，至于其他有说服力的理由实在想不到，文中的不等式会筛选掉更多 的文本，有Jaccard相似度大于
的文本也会被筛选掉）。上面讨论的用在算法的第24到第26行，第15行到第 18行也用到了Jaccard相似度意义下距离的有关知识。