想搞好百度收录，一定要掌握去重复优化算法和指纹算法，只能那样才可以尽快搞好原創网页页面，协助网址推动百度收录，提高排行。对一个新的网页页面，网页爬虫根据网页页面去重复优化算法，最后决策是不是对其数据库索引。
网页排版文件格式
一、类似反复网页页面种类，依据文章和网页排版文件格式的组成分成4种方式：
1、几篇文本文档在內容和合理布局文件格式上毫无区别，则这类反复称之为彻底反复网页页面。
2、几篇文本文档內容同样，但合理布局文件格式不一样，则这类反复称之为內容反复网页页面。
3、几篇文本文档有一部分关键的內容同样，而且合理布局文件格式同样，则这类反复称之为合理布局反复网页页面。
4、几篇文本文档有一部分关键內容同样，但合理布局文件格式不一样，则这类反复称之为一部分反复网页页面。
二、反复网页页面对百度搜索引擎的不好危害：
通常情况下，十分类似的网页页面不可以或只有给客户出示小量的最新资讯，但在对网络爬虫开展爬取、数据库索引和客户检索会耗费很多的服务器空间。
百度搜索引擎总体构架
三、反复网页页面对百度搜索引擎的益处：
假如某一网页页面可重复性很高，通常是其內容较为较为火爆的一种反映，也意味着该网页页面相对来说关键。还应优先选择百度收录。当客户检索时，在輸出結果排列时，也应给予较高的权重值。
四、反复文本文档的处理过程：
1、删掉
2、将反复文本文档排序
网页页面去重复优化算法
五、SimHash文本文档指纹识别计算方式：
文本文档指纹识别获取优化算法
1、从文本文档中获取具备权值的特点结合来表达文本文档。如：假定特点全是由词构成的，词的权值由词频TF来明确。
2、对每一个词，根据哈希算法转化成N位（一般状况是64位或大量）的二进制标值,如圖，以转化成8位的二进制数值例。每一词用相匹配分别不一样的二进制值。
3、在N维（图中为8维）的向量V中，各自对每维向量开展测算。假如词相对的比特位的二进制标值为1，则对其特点权值开展加法与运算；假如比特位标值为0，则开展减法与运算，根据这类方法对向量开展升级。
4、当全部的词用依照所述处理完毕后，假如向量V中第i维是正数，则将N位的指纹识别中第i位设定为1，不然为0。
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一般的，人们想爬取一个网站全部的URL，最先根据起止URL，以后根据爬虫技术获取出该网页页面中全部的URL连接，以后再对获取出去的每一URL开展抓取，获取出每个网页页面中的新一轮URL，依此类推。总体的觉得就是说由上而下开展爬取网页页面中的连接，基础理论上看来，能够 爬取整站源码全部的连接。可是那么问题来了，一个网站中网页页面的连接是有环路的。
最先详细介绍一个简易的构思，都是常常用的一个通用性构思。人们将早已抓取过的网页页面放进一个目录中来，以主页为例，当主页被爬取以后，将主页放进目录中，以后人们爬取子网页页面的情况下，假如再度遇到了主页，而主页早已被爬取已过，这时就能够 绕过主页，再次向下爬取别的的网页页面，而绕开了将主页反复爬取的状况，那样出来，抓取整站源码就不容易出現一个环路。以这一构思为立足点，将浏览过的URL储存到数据库查询中，当获得下一个URL的情况下，就要数据库查询中来查寻这一URL是不是早已被浏览已过。尽管数据库查询有缓存文件，可是当每一URL都去数据库查询中查寻得话，会造成高效率降低的迅速，因此这类对策用的并不是很多，但不可多得非常简单的一种方法。
第二种方法是将浏览过的URL储存到set中来，根据那样方法获得URL的速率迅速，大部分无需做查寻。可是这类方式 有一个缺陷，将URL储存到set中，事实上是储存到运行内存中，当URL信息量挺大的情况下（如1亿条），会造成运行内存的工作压力愈来愈大。针对中小型的网络爬虫而言，这一方式 十分可用，可是针对大中型的爬虫技术，这类方式 就无法望尘莫及了。
第三种方法是将空格符开展md5编号，md5编号能够 将空格符缩减到固定不动的长短。一般来说，md5编号的长短约为128bit，约等于16byte。在未减缩以前，假定一个URL占有的内存为50个字节数，一个字节相当于2byte，等于100byte。不难看出，开展md5编号以后，节省了很多的存储空间。根据md5的方法能够 将随意长短的URL缩小到一样长短的md5字符串数组，并且不容易出現反复的状况，做到去重复的实际效果。根据这类方法挺大水平上节省了运行内存，scrapy架构采用的方法同md5方法一些相近，因此说scrapy在通常情况下，即便URL的量级做到了上亿级別，其占有的运行内存相比set方法还要少得多。
第四种方法是应用bitmap方式 将空格符进一步缩小。这类方法的含意是在电子计算机中申请办理8个bit，即8个位数，每一位由0或是1表达，它是电子计算机中最少的模块。8个位数构成1个byte，一个位意味着一个URL得话，为何一个位能够 明确一个URL呢？由于人们能够 将一个URL开展一个哈希函数，随后将其投射及时上边去。举例说明，假定人们有8个URL，各自相匹配8个位数，随后根据位上边的0和1的情况，便能够 说明这一URL是不是存有，根据这类方式 便能够 进一步的缩小运行内存。可是bitmap方式 有一个十分大的缺陷，就是说它的矛盾会十分高，由于合用一个哈希函数，很有可能将2个不一样的URL或是好几个不一样的URL投射到一个部位上去。事实上这类哈希的方式 ，它都是set方法的一种保持基本原理，它将URL开展一种涵数测算，随后投射到bit的部位中来，因此这类方法对运行内存的缩小是十分大的。简易的来测算一下，還是以一亿条URL来开展测算，等于一亿次bit，根据测算获得其等于12500000byte，除于1024以后约为12207KB，大约是12MB的室内空间。在具体全过程中运行内存的占有将会会比12MB大一些，可是就算是这般，对比于前边三种方式 ，这类方法及其极大地降低了运行内存占有的室内空间了。可是此外，该方式 造成矛盾的概率是十分大的，因此这类方式 也并不是太可用的。那麼有木有方式 将bitmap这类对运行内存浓厚缩小的方式 做进一步优化，让矛盾的概率降下去呢？回答是有的，就是说第五种方法。
第五种方法是bloomfilter，该方式 对bitmap开展改善，它能够 根据好几个哈希函数降低矛盾的概率。根据这类方法，一方面它既能够 做到bitmap方式 降低内存的作用，另一方面它又另外具有降低矛盾的功效。有关bloomfilter基本原理以及保持，中后期毫无疑问会给大伙儿呈上，今日先让大伙儿有一个简易的了解。Bloomfilter适用大中型的爬虫技术，特别是在是量级超大的情况下，选用bloomfilter方式 能够 具有事倍功半的实际效果，其也常常和分布式系统网络爬虫相互相互配合，以做到抓取的目地。