爬虫抓取网页相似度判断

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    爬虫抓取网页过程中,会产生很多的问题,当然最重要的一个问题就是重复问题,网页的重复抓取.最简单的方式就是对url去重.已经抓取过的url不再抓取.但是其实在实际业务中是需要对于已经抓取过的URL进行再次抓取的.例如 BBS .bbs存在大量的更新回复,但是url不会发生改变.

    一般情况下的url去重方式,就是判断url是否抓取过,如果抓取过就不再抓取,或者是在一定时间内不再抓取..

    我的需求也是这样的, 所以首先做的就是url去重. 在爬虫发现链接,加入待抓取队列的时候,会对url进行验证,是否抓取过,或者当前时间是否需要再次抓取该url.   如果在条件时间内抓取到的最终内容是否需要入库呢..?

    因为业务问题:

        1. DM 定时拿出数据库中的数据.

        2. ETL需要定时拿出数据库中的数据.

     但是他们都不会对数据进行判断是否之前已经做过处理.  所以也就会造成冗余,对于爬虫来说.每天抓取的数据至少百万级的,如果不进行去重判断,DM ETL 等其他所需数据的人员每天都要处理大量的已处理过数据.

    很多人的处理方式都是 MD5 或者其他的一些加密方式.  甚至几种结合... 好吧,我就说说问题..

 每次访问该网页都会增加次数,网站修改的内容仅仅为千分之一,一个字符... 但是对于md5来说,却是修改了整个世界..整个加密都改变了...

 这是我记录的md5. 里面的内容为原文文章..文章修改的内容见上图..

  经过测试.md5加密正文用于爬虫做去重判断.适用性很低...所以就修改了方案.

    使用SimHash算法对于抓取数据加密.

import java.math.BigInteger;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.StringTokenizer;

public class SimHash {
	private String tokens;

	public BigInteger intSimHash;

	private String strSimHash;

	private int hashbits = 64;
	
	public SimHash(String tokens) {
		this.tokens = tokens;
		this.intSimHash = this.simHash();
	}

	public SimHash(String tokens, int hashbits) {
		this.tokens = tokens;
		this.hashbits = hashbits;
		this.intSimHash = this.simHash();
	}

	public BigInteger simHash() {
		// 定义特征向量/数组
		int[] v = new int[this.hashbits];
		// 修改为分词
		StringTokenizer stringTokenizer = new StringTokenizer(tokens);
		while (stringTokenizer.hasMoreTokens()) {
			String temp = stringTokenizer.nextToken(); // temp
			BigInteger t = this.hash(temp);
			for (int i = 0; i < this.hashbits; i++) {
				BigInteger bitmask = new BigInteger("1").shiftLeft(i);
				if (t.and(bitmask).signum() != 0) {
					v[i] += 1;
				} else {
					v[i] -= 1;
				}
			}
		}
		BigInteger fingerprint = new BigInteger("0");
		StringBuffer simHashBuffer = new StringBuffer();
		for (int i = 0; i < this.hashbits; i++) {
			// 4、最后对数组进行判断,大于0的记为1,小于等于0的记为0,得到一个 64bit 的数字指纹/签名.
			if (v[i] >= 0) {
				fingerprint = fingerprint.add(new BigInteger("1").shiftLeft(i));
				simHashBuffer.append("1");
			} else {
				simHashBuffer.append("0");
			}
		}
		this.strSimHash = simHashBuffer.toString();
		return fingerprint;
	}

	@SuppressWarnings({ "rawtypes", "unused", "unchecked" })
	public List subByDistance(SimHash simHash, int distance) {
		// 分成几组来检查
		int numEach = this.hashbits / (distance + 1);
		List characters = new ArrayList();
		StringBuffer buffer = new StringBuffer();
		int k = 0;
		for (int i = 0; i < this.intSimHash.bitLength(); i++) {
			// 当且仅当设置了指定的位时，返回 true
			boolean sr = simHash.intSimHash.testBit(i);

			if (sr) {
				buffer.append("1");
			} else {
				buffer.append("0");
			}

			if ((i + 1) % numEach == 0) {
				// 将二进制转为BigInteger
				BigInteger eachValue = new BigInteger(buffer.toString(), 2);
				buffer.delete(0, buffer.length());
				characters.add(eachValue);
			}
		}
		return characters;
	}
	
	public int getDistance(String str1, String str2) {
		int distance;
		if (str1.length() != str2.length()) {
			distance = -1;
		} else {
			distance = 0;
			for (int i = 0; i < str1.length(); i++) {
				if (str1.charAt(i) != str2.charAt(i)) {
					distance++;
				}
			}
		}
		return distance;
	}
	
	/**
	 * 计算Hash
	 * 
	 * @param source
	 * @return
	 */
	private BigInteger hash(String source) {
		if (source == null || source.length() == 0) {
			return new BigInteger("0");
		} else {
			char[] sourceArray = source.toCharArray();
			BigInteger x = BigInteger.valueOf(((long) sourceArray[0]) << 7);
			BigInteger m = new BigInteger("1000003");
			BigInteger mask = new BigInteger("2").pow(this.hashbits).subtract(
					new BigInteger("1"));
			for (char item : sourceArray) {
				BigInteger temp = BigInteger.valueOf((long) item);
				x = x.multiply(m).xor(temp).and(mask);
			}
			x = x.xor(new BigInteger(String.valueOf(source.length())));
			if (x.equals(new BigInteger("-1"))) {
				x = new BigInteger("-2");
			}
			return x;
		}
	}

	/**
	 * 计算海明距离
	 * 
	 * @param other
	 * @return
	 */
	public int hammingDistance(SimHash other) {
		BigInteger x = this.intSimHash.xor(other.intSimHash);
		int tot = 0;
		// 统计x中二进制位数为1的个数
		// 我们想想，一个二进制数减去1，那么，从最后那个1（包括那个1）后面的数字全都反了，对吧，然后，n&(n-1)就相当于把后面的数字清0，
		// 我们看n能做多少次这样的操作就OK了。
		while (x.signum() != 0) {
			tot += 1;
			x = x.and(x.subtract(new BigInteger("1")));
		}
		return tot;
	}

}

   同样对于刚才的网站进行测试..

    结果:

   可以看出,对于网站进行简单的修改不会影响最终生成的hash值. 但是如果网站更新,会直接修改结果.适用于爬虫抓取去重更新. 所以建议使用该方式做去重方案

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