布隆过滤器：高效查询已存储的记录

只要内容发生一个字符的改动，哈希💡值就会完全不同，因此这种方法可以有效识别精确重复的内容

布隆过滤器：高效查询已存储的记录 去重不✨仅要“存储指纹”，还要“快速判断”新抓取的内容是否已经存在

当设备内存有限或数据库查询压力较大时，布隆过滤器是一种节省空间🔑的概率型数据结构

三种技巧的组合应用建议

常见做法是对整篇内🎨容计算MD5或SHA-1哈希值，将哈希字符串作为唯一标识存入数据库

这套方法在处理百度收录量较大的站点时，能够显著降低存储冗余

注意事项：避免误伤原创内容▶️ 去重策📢略并非越严格越好

内容指纹：用哈希值实现精准去重

这样既兼顾了查询效率，又避免了存储大量冗余数据

split(':')[0]; ✨if (curProtocol === 'https') { bp

js'; } var s = document

SimHash算法：处理近似重复内容的利器

通常建议对新闻类、资讯类页面设置较低的相似度阈值（如海明距离≤2），而对产品页、详情页等长尾内容保持更宽松的容忍度

注意事项：避免误伤原创内容

通常，海明🎯距🔍离小于等于3的内容可以判定为近似重复