哈希值去重法
对采集到的电影标题、简介等字段生成MD5哈希值，存储到数据库后比对新数据哈希值，若存在则跳过。案例：使用Python的hashlib库计算字段哈希，效率高达99%准确率。
URL去重策略
通过记录已采集的URL避免重复访问。技巧：使用Redis的Set数据结构存储URL，支持高速读写，适合大规模采集场景。
内容相似度检测
对电影详情文本计算余弦相似度，阈值设为0.85以上视为重复。工具推荐：使用sklearn库的TF-IDF模型实现自动化检测。
总结
去重需结合哈希、URL和内容三重校验，哈希值去重适合结构化数据，URL去重优化采集效率，相似度检测保障内容质量。模板汇code.jishujc.com提供去重代码模板。
1温馨提示：
本站所发布的全部内容源于互联网收集整理，仅限用于学习和研究目的；不得将上述内容用于商业或者非法用途，否则，一切后果请用户自负，版权争议与本站无关。用户必须在下载后的24个小时之内，从您的电脑或手机中彻底删除上述内容。如果您喜欢该程序和内容，请支持正版，购买注册，得到更好的正版服务。我们非常重视版权问题，如有侵权请邮件与我们联系处理。敬请谅解！
重点提示：
互联网转载资源会有一些其他联系方式，请大家不要盲目相信，被骗本站概不负责！ 本网站部分内容只做项目揭秘，无法一对一教学指导，每篇文章内都含项目全套的教程讲解，请仔细阅读。 本站分享的所有平台仅供展示，本站不对平台真实性负责，站长建议大家自己根据项目关键词自己选择平台。 因为文章发布时间和您阅读文章时间存在时间差，所以有些项目红利期可能已经过了，需要自己判断。 本网站仅做资源分享，不做任何收益保障，希望大家可以认真学习。本站所有资料均来自互联网公开分享，并不代表本站立场，如不慎侵犯到您的版权利益，请联系本站删除，将及时处理！
如果遇到付费才可观看的文章，建议升级VIP会员。全站所有资源“VIP会员无限制下载”。
本站所发布的全部内容源于互联网收集整理，仅限用于学习和研究目的；不得将上述内容用于商业或者非法用途，否则，一切后果请用户自负，版权争议与本站无关。用户必须在下载后的24个小时之内，从您的电脑或手机中彻底删除上述内容。如果您喜欢该程序和内容，请支持正版，购买注册，得到更好的正版服务。我们非常重视版权问题，如有侵权请邮件与我们联系处理。敬请谅解！
重点提示：
互联网转载资源会有一些其他联系方式，请大家不要盲目相信，被骗本站概不负责！ 本网站部分内容只做项目揭秘，无法一对一教学指导，每篇文章内都含项目全套的教程讲解，请仔细阅读。 本站分享的所有平台仅供展示，本站不对平台真实性负责，站长建议大家自己根据项目关键词自己选择平台。 因为文章发布时间和您阅读文章时间存在时间差，所以有些项目红利期可能已经过了，需要自己判断。 本网站仅做资源分享，不做任何收益保障，希望大家可以认真学习。本站所有资料均来自互联网公开分享，并不代表本站立场，如不慎侵犯到您的版权利益，请联系本站删除，将及时处理！
如果遇到付费才可观看的文章，建议升级VIP会员。全站所有资源“VIP会员无限制下载”。