1.一种大规模文档相似性检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、输入文档集，计算文档集中文档其他信息的相似度；

S2、文档集中每一篇文档内容对应一个初始化为0、长度为f的签名S，和一个初始化为0的f维向量V；

S3、通过NLPIR分词系统对文档内容进行分词处理，过滤掉语气词、助词，并去掉干扰符号后将文档内容转换为一组特征词；

S4、特征词x的权重综合使用TF-IDF技术和单词的主题相关性计算，将中文术语长度函数作为特征词x的主题相关性函数，中文术语长度函数为其中，x表示特征词的长度，

特征词x的权重计算公式为

其中，tfx,j×idfx表示关键词x在文档j的TF-IDF值，len(x)为单词x的主题相关性函数；

S5、将所有特征词使用相同的哈希函数映射为长度为f的签名h，遍历h的每一位，若h的第i位为1，i介于1到f之间，V的第i位加上该特征词的权重，否则减去；

S6、遍历V，如果V的第i位大于0，签名S的第i位设为1，否则设为0，最终生成的签名S就是文档内容对应的Simhash签名值；

S7、将文档内容对应的Simhash签名值分为n块，对同块的签名值使用相同的哈希函数，映射到桶，检查每一个桶中的元素，判断元素数量有没超过(1+μ1)×AVEn，其中AVEn为桶中元素的平均值，μ1为权重，桶中元素数量超过的话进行二次哈希；

S8、同一个桶的文档作为候选对，先使用文档内容对应的Simhash签名值进行海明距离的计算，然后使用第一步文档其它信息的相似度综合计算文档间的相似度，文档间的相似度的计算公式为其中Haming(A,B)表示A，B两篇文档

内容的海明距离，minHash(A,B)表示A，B两篇文档其它信息的相似度，μ2的取值为0.8～

0.9；

S9、判断同一个桶中文档之间的相似度是否小于m值，若同一个桶中文档之间的相似度小于m值，即输出为相似文档，若同一个桶中文档之间的相似度不小于m值，即输出为非相似文档。

2.根据权利要求1所述的大规模文档相似性检测方法，其特征在于：S1中所述文档其他信息包括文档关键字、文档的标签以及文档的引用文献。

3.根据权利要求1所述的大规模文档相似性检测方法，其特征在于，S1中所述计算文档集中文档其他信息的相似度，包括如下步骤：S11、提取文档中的其他信息，并将提取出的其他信息用集合的形式表示，将这一系列集合组成特征矩阵；

S12、使用MinHash的方法计算特征矩阵对应列之间的jaccard相似度。

4.根据权利要求3所述的大规模文档相似性检测方法，其特征在于，S12中所述使用MinHash的方法计算特征矩阵对应列之间的jaccard相似度，包括如下步骤：S121、对特征矩阵进行N次随机打乱生成签名矩阵；

S122、选用的N个随机哈希函数为hi(x)＝(x+i)modN(i＝1，2，3…N)，通过签名矩阵对应列之间的jaccard相似度来估计特征矩阵对应列之间的jaccard相似度。

5.根据权利要求1所述的大规模文档相似性检测方法，其特征在于：S9中所述m值为

0.25。