本文探讨了在数据挖掘中面向高相似度的数据匹配方法，特别是介绍了在寻找几乎完全相同的集合时比局部敏感哈希（LSH）更有效且精确的技术。
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/49742907
海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 相似项的发现：面向高相似度的方法
{博客内容：More about Locality-Sensitive Hashing:当所能接受的相似度较低时，基于LSH的方法表现得更为有效。但当要找几乎相等的集合时，还存在一些更快的方法，并且这些方法是精准的，即它们会找到所有满足相似度要求的对。也就是说，这里不会像LSH一样有伪反例出现。}
面向高相似度的方法
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