MinHash首先它是一种基于 Jaccard Index 相似度的算法，也是一种LSH的降维的方法，应用于大数据集的相似度检索、推荐系统。下边按我的理解介绍下MinHash。
举例A，B 两个集合：
A = {s1, s3, s6, s8, s9}
B = {s3, s4, s7, s8, s10}
根据Jaccard Index公式，A,B的相似度 S(A,B) = |A∩B|/|A∪B| = 2/8 = 0.25
当然直接计算两个集合的交集与并集，是很耗计算资源的，特别是在海量数据场景下不可行。
假如，我们随机从两个集合中各挑选一个元素s(A)、s(B)，刚好这两个无素相同的概率是多少呢？
从图上看，这个概率其实等同于，在A∪B这个大的随机域里，选中的元素落在A∩B这个区域的概率，这个概率就等于Jaccard的相似度！这就是MinHash的基本原理。
基于这一原理，我们找一个随机的哈希函数h,对集合的每一个元素作哈希运算，比如集合A，可以算出5个hash值，因为是随机的，这5个hash值里值最小的那个元素，对于A集合中所有元素概率都是均等的。同样方法从B中取最小hash值，2个minhash相等的概率就是集合的相似度了。
我们只需要找到N个哈希函数，对集合生成一组minhash，算两个集合的相似度，也就是这2组minhash中，交集/并集了。
这个计算相对容易了，因为每个集合的元素数变成了常数N，也就是说，MinHash其实是一种降维技术。
在Mahout中用MinHash作聚类，则是将每个minhash相同的向量聚集为一个簇，哈希函数个数为10的情况下，有一个hash相同就表示至少有20%的相似度了。
你可能注意到，这个相似度其实没有说元素的权重，另一个问题是哈希函数个数，理论上次数越多，会越准确，但是计算复杂度也越高，实际应用需要找一个平衡点。
我在一个推荐人的场景——将几十万优质用户按相似度推荐给几千万的普通用户，就是先用MinHash筛选一次，为每个普通用户推荐一个按MinHash相同个数作排序的、至少跟用户交集的优质用户备选集，再计算用户跟备选集的余弦相似度，找出最相似的TOPN作为推荐。这种方法虽然不是最优解（计算量仍然很大），但是在一个可接受的时间范围内，效果跟两两计算余弦相似取TOPN相比比较接近（通过取样测试，取用户权重最重的TOPN个属性作MinHash计算，这样的结果往在做TOPN的推荐容易接近于基于COS的最优解）。另外因为涉及到两个量级差异比较大的集合的推荐，简单用聚类推荐效果很难达到使用MinHash的方法。
