1)余弦定理：通过对两个文本分词，TF-IDF算法向量化，对比两者的余弦夹角，夹角越小相似度越高，但由于有可能一个文章的特征向量词特别多导致整个向量维度很高，使得计算的代价太大不适合大数据量的计算。

2)SimHash：算法的主要思想是降维，将高维的特征向量映射成一个f-bit的指纹(fingerprint)，通过比较两篇文章的f-bit指纹的Hamming Distance来确定文章是否重复或者高度近似。由于每篇文章我们都可以事先计算好Hamming Distance来保存，到时候直接通过Hamming Distance来计算，所以速度非常快适合大数据计算。但是SimHash对于短文本误判率比较高，因此建议大于500字以上的使用此算法。