MinHash
一种基于随机哈希的局部敏感哈希算法，用于快速估算集合间的Jaccard相似度，广泛应用于推荐系统、去重和聚类等场景。
时间轴 (近 90 天)
CMinHash是一种通过循环排列（Circulant Permutation）设计的MinHash算法，能在降低方差的同时减少存储空间。
MinHash的理论基础是：若对集合元素施加一个随机排列，则两集合各自最小哈希值相等的概率恰好等于它们的Jaccard相似度。
Minner估计器是MinHash家族中一种通过组合多个最小哈希值来进一步降低方差的改进方案，相比标准MinHash在相同哈希预算下通常具有更低的方差。
循环排列的引入使得MinHash在存储受限的场景（如嵌入式设备、大规模分布式系统）中更具吸引力。
在文档摄入中，每个文档生成MD5哈希作为document_id，内容哈希用于精确去重，生产环境建议加入MinHash做近似去重，失败文档进入死信队列支持断点续传。
数据去重（使用MinHash、SimHash等局部敏感哈希算法）后模型收敛速度可提升10-20%
全部知识事实 (6)
CMinHash是一种通过循环排列（Circulant Permutation）设计的MinHash算法，能在降低方差的同时减少存储空间。
50%待验证MinHash的理论基础是：若对集合元素施加一个随机排列，则两集合各自最小哈希值相等的概率恰好等于它们的Jaccard相似度。
50%待验证Minner估计器是MinHash家族中一种通过组合多个最小哈希值来进一步降低方差的改进方案，相比标准MinHash在相同哈希预算下通常具有更低的方差。
50%待验证循环排列的引入使得MinHash在存储受限的场景（如嵌入式设备、大规模分布式系统）中更具吸引力。
50%待验证在文档摄入中，每个文档生成MD5哈希作为document_id，内容哈希用于精确去重，生产环境建议加入MinHash做近似去重，失败文档进入死信队列支持断点续传。
50%待验证数据去重（使用MinHash、SimHash等局部敏感哈希算法）后模型收敛速度可提升10-20%
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