网页去重思路浅析（一）

忘是亡心i 2022-08-09 00:50 129阅读 0赞

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最近，由于工作需要，需要对爬虫爬下来的网页数据进行相似度去重。  
  
那么问题来了，为什么要去重？  
爬虫采集的数据可能来自各个网站，比如一个热门新闻，可能网易，搜狐，新浪，都有转载报道，如果不做任何措施，那么存储到库里就是3条数据，当然这仅仅是一个例子，假如，你有几TB或PB的数据，如果还这样，那么你的库可能有30%都是大量的重复数据，这些重复数据，一般不会给你带来任何价值，而且会占用大量的存储空间，查询和计算性能。所以这些然并卵的数据，还是需要考虑一下去重删减的步骤。  
  
其实去重是一件说复杂也非常复杂的事情，说简单也是一件非常简单的事情。不同的情景下，可能处理的规则也是不一样，所以还得因地制宜。  
  
大部分情况，去重一般分为如下几个步骤，网上找了个图，比较直接，如下所示：  
  
  
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其中分几个步骤：  
（1）正文抽取： 尽可能的保留文档主要信息，抛弃无关紧要的信息，一般而言，定向采集的内容会比较准确，非定向采集的内容需要考虑  
如何拿到文档的主要信息，不让噪音，影响数据去重质量。  
  
  
（2）特征抽取：  
一般会使用分词算法，通过tf-idf词频得到前topN个特征词，当前在这之前是需要把一些禁用词给去掉的，这种方式比较  
粗糙，相对来说，比较适合大部分网页数据，另外一种方式，就是培训语料库特征词，并给与权重，比如汽车这个词，在不同的类别的文章中是不一样的权重，然后分词完后，提取这些特征词，这些特征词并不一定会和前n个高频词一致，这种方式适合已知比较精确的行业或定向采集的爬虫数据里。  
  
（3）生成指纹：其实如果数据量很小，那么完全没必要生成指纹，直接拿着特征词与库里已经有的数据的特征词做对比，求相似度即可，具体步骤：两两做比较时，把他们的特征词的共同部分提取出来个数/特征词个数多的总数，得到即为相似度，当然这是最简单有效的，而且准确率一般比较高，但是这种这种方式不太适合海量数据的去重，因为中间涉及的计算的部分太多了，所以就有了指纹一说，有了指纹以后，比较简单粗暴的方式，直接对特征词合并做md5，然后当成一个字段，存储进去，此列做索引，然后新增数据，就是判断有没有重复，比较高效，但有一定几率误杀，如果有其他能够解析的业务字段作为辅助，则比较好，最后一种方法，就是类似于google的simhash（局部敏感hash）的做法，对每个特征做加权hash映射，并降维为32或者64位特征向量，来形成指纹，最后使用海明距离来求相似度，所为海明距离，举个例子：010011和010000的海明距离就为2，其实就是求同位数0和1的差异为有多少，google的网页去重，映射向量64位特征，求海明距离3之内的文档，就是非常接近重复的数据了。当然这种方式，也是需要遍历全库做比较的，效果比较适合长文本，短文本貌似特性提取比较不太好，性能方面，没有测过，不过貌似效率还是非常高的，值得探究。  
  
  
  
（4）以上几步大致就是通用的网页去重套路了，当然每步都可以有多种定制实现思路，与自己的业务结合，找到最优的去重策略。  
  
  
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