一、需求：对微博数据进行去重，数据量比较小，几十万条左右。
二、解决方案
1、采用SimHash的指纹信息去重方法。
三、实现方案
1、对每一条微博使用tf-idf与特征词
2、使用每条微博的特征词，通过SimHash方法生成信息指纹。
3、对生成的信息指纹统计计算海明距离，距离小于等于1判为相似文档。（由于使用的是tf-idf关键词，所以此处的阈值比较小）
四、具体细节
1、SimHash的计算
a) 对一条微博的每个关键词通过Hash函数取hash值（此处假如hash函数用的32位的，一般情况下，hash值最少也要64位，位数越多，能够保留的信息相对较多一些，具体使用多少位的，视具体情况而论）
b) 生成一个包含32个元素，且元素均为0的数组(记做simhashValue)
c) 取上述Hash值中的一个Hash值转化成二进制，使之各位与simhashValue的各元素对应（对应到数据下标），如果此hash值的某一位为1/0，则在simHashValue的对应位上加/减 此hash值对应的tf-idf关键词的权重。
d)对此条微博生成的所有关键词的hash值进行c)步骤的操作
e)取simhashValue，把32个数组元素有序的映射成一个32位数。如果数组元素的值天于0，则映射为1，否则映射为0。从而得到了一个32位SimHash值。
2、计算simHash的海明距离
根据鸽巢原理（抽屉原理），对原始数据进行分组计算。此处计算参考了《编程之美》中“求二进制中1的个数”小节中给出的方法，有效提高计算效率。
五、小结
1、simhash是谷歌开源的一个算法，用来网页去重(支持大数据量)。用在短文本去重中，效果也不错。
2、minHash也是个不错的去重、聚类的好方法。理论上支持的数据量不如simhash。但数据量大的话，可以写成mapreduce的。另，mahout提供了minHash的聚类方法。