用Python写了个检测文章抄袭，详谈去重算法原理

在互联网出现之前，“抄”很不方便，一是“源”少，而是发布渠道少；而在互联网出现之后，“抄”变得很简单，铺天盖地的“源”源源不断，发布渠道也数不胜数，博客论坛甚至是自建网站，而爬虫还可以让“抄”完全自动化不费劲。这就导致了互联网上的“文章”重复性很高。这里的“文章”只新闻、博客等文字占据绝大部分内容的网页。

中文新闻网站的“转载”（其实就是抄）现象非常严重，这种“转载”几乎是全文照抄，或改下标题，或是改下编辑姓名，或是文字个别字修改。所以，对新闻网页的去重很有必要。

一、去重算法原理

文章去重（或叫网页去重）是根据文章（或网页）的文字内容来判断多个文章之间是否重复。这是爬虫爬取大量的文本行网页（新闻网页、博客网页等）后要进行的非常重要的一项操作，也是搜索引擎非常关心的一个问题。搜索引擎中抓取的网页是海量的，海量文本的去重算法也出现了很多，比如minihash, simhash等等。

在工程实践中，对simhash使用了很长一段时间，有些缺点，一是算法比较复杂、效率较差；二是准确率一般。

网上也流传着百度采用的一种方法，用文章最长句子的hash值作为文章的标识，hash相同的文章（网页）就认为其内容一样，是重复的文章（网页）。

这个所谓的“百度算法”对工程很友好，但是实际中还是会有很多问题。中文网页的一大特点就是“天下文章一大抄”，各种博文、新闻几乎一字不改或稍作修改就被网站发表了。这个特点，很适合这个“百度算法”。但是，实际中个别字的修改，会导致被转载的最长的那句话不一样，从而其hash值也不一样了，最终结果是，准确率很高，召回率较低。

为了解决这个问题，我提出了nshash（top-n longest sentences hash)算法，即：取文章的最长n句话（实践下来，n=5效果不错）分别做hash值，这n个hash值作为文章的指纹，就像是人的5个手指的指纹，每个指纹都可以唯一确认文章的唯一性。这是对“百度算法”的延伸，准确率还是很高，但是召回率大大提高，原先一个指纹来确定，现在有n个指纹来招回了。

二、算法实现

该算法的原理简单，实现起来也不难。比较复杂一点的是对于一篇文章（网页）返回一个similar_id，只要该ID相同则文章相似，通过groupby similar_id即可达到去重目的。

为了记录文章指纹和similar_id的关系，我们需要一个key-value数据库，本算法实现了内存和硬盘两种key-value数据库类来记录这种关系：

HashDBLeveldb 类：基于leveldb实现, 可用于海量文本的去重；

HashDBMemory 类：基于Python的dict实现，可用于中等数量（只要Python的dict不报内存错误）的文本去重。

这两个类都具有get()和put()两个方法，如果你想用Redis或MySQL等其它数据库来实现HashDB，可以参照这两个类的实现进行实现。

HashDBLeveldb类的实现

HashDBMemory类的实现

从效率上看，肯定是HashDBMemory速度更快。利用nshash对17400篇新闻网页内容的测试结果如下:

HashDBLeveldb: 耗时2.47秒；

HashDBMemory: 耗时1.6秒；

具体测试代码请看 example/test.py。

有了这两个类，就可以实现nshash的核心算法了。

首先，对文本进行分句，以句号、感叹号、问号、换行符作为句子的结尾标识，一个正在表达式就可以分好句了。

其次，挑选最长的n句话，分别进行hash计算。hash函数可以用Python自带模块hashlib中的md5， sha等等，也可以用我在爬虫教程中多次提到的farmhash。

最后，我们需要根据这n个hash值给文本内容一个similar_id，通过上面两种HashDB的类的任意一种都可以比较容易实现。其原理就是，similar_id从0开始，从HashDB中查找这n个hash值是否有对应的similar_id，如果有就返回这个对应的similar_id；如果没有，就让当前similar_id加1作为这n个hash值对应的similar_id，将这种对应关系存入HashDB，并返回该similar_id即可。

这个算法实现为NSHash类：

NSHash类的实现

三、使用方法

import nshash

nsh = nshash.NSHash(name='test', hashfunc='farmhash', hashdb='memory')

similar_id = nsh.get_similar(doc_text)

NSHash类有三个参数：

• name： 用于hashdb保存到硬盘的文件名，如果hashdb是HashDBMemory, 则用pickle序列化到硬盘；如果是HashDBLeveldb，则leveldb目录名为：name+’.hashdb’。name按需随便起即可。
• hashfunc: 计算hash值的具体函数类别，目前实现两种类型：md5和farmhash。默认是md5，方便Windows上安装farmhash不方便。
• hashdb：默认是memory即选择HashDBMemory，否则是HashDBLeveldb。

至于如何利用similar_id进行海量文本的去重，这要结合你如何存储、索引这些海量文本。可参考example/test.py文件。这个test是对excel中保存的新闻网页进行去重的例子。