MinHash
MinHash 是一种用于近似集合相似度计算的技术。它被广泛用于大规模数据集中的快速相似度估计，特别是在处理文本、图像和网络数据等领域。
MinHash 的基本思想是通过将集合中的元素哈希成一个较小的签名（通常是一个固定长度的整数或比特串），从而快速地比较两个集合之间的相似度。
MinHash 算法的主要步骤如下：
- 集合转换成签名：对于一个集合中的元素，通过哈希函数将其映射到一个固定长度的哈希值。通常会使用多个哈希函数生成多个哈希值，这样就得到了一个签名。
- 选择最小值：从生成的哈希值中选取最小的一个作为该集合的 MinHash 值。
- 重复以上步骤：对于每个集合，重复以上两个步骤，得到所有元素的 MinHash 值。
MinHash 的关键优势在于它可以以很小的内存占用和低计算成本来估计集合之间的相似度。这对于处理大规模数据集是非常重要的。
MinHash 通常与其他技术一起使用，例如 Locality-Sensitive Hashing (LSH)，以便在大型数据集中快速地找到相似的集合或项。
需要注意的是，MinHash 是一种概率性算法，它提供的相似度估计是以一定的概率为基础的。因此，在应用中需要根据具体情况进行适当的参数设置和结果解释。
LSH
局部敏感哈希（Locality-Sensitive Hashing，LSH）是一种用于在高维空间中快速搜索相似项的近似搜索技术。它特别适用于处理大规模数据集，其中传统的精确搜索方法可能变得过于昂贵或不可行。
LSH
