去重關鍵字詳解

一、什麼是去重關鍵字？

在進行數據處理或網頁爬取時，我們常常需要對一些重複內容進行處理。而去重關鍵字就是指在處理這些重複內容時所用到的關鍵詞或方法。

例如，在爬取網頁時，我們可以使用網址、標題、內容或者其他特定的標記作為去重關鍵字，來判斷是否為重複內容。

二、去重關鍵字的選擇

選擇合適的去重關鍵字可以有效提高去重的準確率和效率。另外，對於不同的數據類型和數據來源，我們也需要根據具體情況選擇相應的去重關鍵字。

1. 網頁爬取中的去重關鍵字選擇

在進行網頁爬取時，我們可以選擇以下一些作為去重關鍵字：

<!-- 抓取時間 -->
<meta name="crawled_time" content="yyyy-mm-dd hh:mm:ss" />

<!-- URL 地址 -->
<meta name="url" content="http://www.example.com/page.html" />

<!-- 網頁標題 -->
<title>網頁標題</title>

<!-- URL 參數 -->
http://www.example.com/page.html?id=123&category=456

<!-- 網頁內容 -->
網頁內容的 hash 值

2. 數據處理中的去重關鍵字選擇

在進行數據處理時，我們可以根據數據類型和處理方式選擇以下一些作為去重關鍵字：

// 數字
1, 2, 3, ...

// 字元串
hello, world, ...

// 數組
[1, 2, 3, 4], ['a', 'b', 'c'], ...

// 對象
{ key1: 'value1', key2: 'value2' }, { name: '張三', age: 18 }, ...

// 文件
文件的 hash 值

三、如何實現去重功能？

實現去重功能需要根據具體的場景選擇相應的去重關鍵字和去重方法。下面是一些常用的去重方法：

1. 哈希法

哈希法是將數據通過哈希函數轉換成唯一的哈希值，然後將哈希值作為去重關鍵字進行去重。常用的哈希函數有 MD5、SHA-1 和 SHA-256 等。

// JavaScript 中實現 MD5 哈希法
function md5(str) {
  return CryptoJS.MD5(str).toString();
}

2. SimHash演算法

SimHash演算法是一種基於Jaccard相似性計算的近似排序演算法，在大規模重複檢測中表現良好。它可以將文本數據轉換成固定長度的二進位數據，然後對二進位數據進行處理得到SimHash值，並使用SimHash值進行去重。

// Python 中實現 SimHash 演算法
import jieba
import hashlib

def get_simhash(text):
    # 1、分詞
    words = jieba.cut(text)

    # 2、獲取每個詞的哈希值，並加權求和
    # 哈希值為 64 位整數，這裡只取了前 32 位
    weights = [1 << i for i in range(31, -1, -1)]
    hash_code = [0] * 32
    for word in words:
        hash_value = int(hashlib.md5(word.encode()).hexdigest(), 16)
        for i in range(32):
            if hash_value & (1 < 0:
            sim_hash += '1'
        else:
            sim_hash += '0'
    return hex(int(sim_hash, 2))[2:]

3. BloomFilter演算法

BloomFilter演算法是一種空間效率非常高的隨機數據結構，它可以用O(1)的時間判斷一個元素是否存在於一個集合中。雖然 BloomFilter 可能會出現誤判的情況，但它的誤判率可以通過控制哈希函數的個數和布隆過濾器的大小來進行控制。

// Java 中實現 BloomFilter 演算法
import java.util.BitSet;
import java.util.Random;

public class BloomFilter {
    private BitSet bitSet;
    private int bitSize;
    private int hashSize;
    private Random random;

    public BloomFilter(int n, double p) {
        bitSize = (int)(-n * Math.log(p) / (Math.log(2) * Math.log(2)));
        hashSize = (int)(bitSize * Math.log(2) / n);
        bitSet = new BitSet(bitSize);
        random = new Random();
    }

    public void add(String str) {
        for (int i = 0; i < hashSize; i++) {
            int hash = getHash(str, i);
            bitSet.set(hash);
        }
    }

    public boolean contains(String str) {
        for (int i = 0; i < hashSize; i++) {
            int hash = getHash(str, i);
            if (!bitSet.get(hash)) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

    private int getHash(String str, int i) {
        int hash = 0;
        switch (i) {
            case 0:
                hash = str.hashCode();
                break;
            case 1:
                hash = str.length();
                break;
            default:
                hash = random.nextInt();
                break;
        }
        return Math.abs(hash % bitSize);
    }
}