下面是一个示例实现"并发 LRU 集合"的解决方法的代码：

from collections import OrderedDict
from threading import Lock

class ConcurrentLRUSet:
    def __init__(self, capacity):
        self.capacity = capacity
        self.cache = OrderedDict()
        self.lock = Lock()

    def get(self, key):
        with self.lock:
            if key in self.cache:
                # 将已存在的元素移到最前面，表示最近被访问过
                self.cache.move_to_end(key)
                return True
            return False

    def put(self, key):
        with self.lock:
            if key in self.cache:
                # 如果元素已存在，将其移到最前面
                self.cache.move_to_end(key)
            else:
                if len(self.cache) >= self.capacity:
                    # 如果容量已满，删除最旧的元素
                    self.cache.popitem(last=False)
                # 添加新元素到最前面
                self.cache[key] = True

    def remove(self, key):
        with self.lock:
            if key in self.cache:
                del self.cache[key]
                return True
            return False

在上面的代码中，我们使用了 OrderedDict 来实现一个有序的字典，用于记录集合中的元素。OrderedDict 保持了元素插入的顺序，每次访问或插入元素时，都会将其移到最前面，以表示最近被访问过。

为了保证线程安全，我们使用了一个 Lock 对象来进行互斥操作，确保在多个线程访问集合时的数据一致性。

get 方法用于判断集合中是否存在指定的元素，如果存在，则将其移到最前面，并返回 True，否则返回 False。

put 方法用于向集合中插入元素，如果元素已存在，则将其移到最前面；如果容量已满，则删除最旧的元素；最后将新元素插入到最前面。

remove 方法用于从集合中删除指定的元素，如果存在，则将其删除，返回 True，否则返回 False。

这样，我们就实现了一个线程安全的并发 LRU 集合。