去重系统的实时反馈与自适应调节

与早期简单计算全文M🎯D5或SHA1不同，当前系统更倾向于使用 滑动窗口哈希 与🎆 局部敏感哈希（LSH） 的组合

一个常见场景是：同一热点新闻被数百个站点转载，内容相似度通常超过95%

为此，百度在2026年的搜索去重体系中引入了 轻量级预训练语义模型 ，💪对网页正文进行向量化表示

基于Transformer的语义去重

滑动窗口哈希能将文档切分为固定长度的子串序列，对每个子串生成哈希值，再通过采样或布隆过滤器去重

它将文档映射为一个64位或128位的二进制向量，当两个向量的海明距离小于某个阈值（如3位）时，系统判定内容近似重复

这一模型通常采用蒸馏后的BERT或ERNIE变体，参数量控制在1亿以内以保证推理速度

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URL归一化与站点去重策略

实际部署中，百度通常为每个网页赋予 多级指纹 ：全文指纹、段落指纹和关键句指纹

值得注意的是，上述去重机制并非严格串行执行，而是形成多通道并行筛选流程

SimHash在万亿级网页中的应用

SimHash在万📚亿级网页中的应用 SimHash是百度搜索去重架构中的核心算法之一

新页面入库后，先后或同时经过URL归一化检查、全文指纹比对、S🔍imHash聚类和语义向量检索，最后综合投票决定是否去重

百度工程师通常在季度更新中调整各通道的权重，▶️以适配不断变📢化的互联网内容生态