互联网中存正在了年夜量的反复页里，据统计表白远似反复页里的数目占有网站总数目的29%，而完整反复页里占有了22%。那些反复的页面临搜索系统去道占有了许多的资本，因而搜索系统对页里的来重也是搜索系统中很主要的一个算法。因而明天便跟各人阐发下搜索系统页里来重算法-I-Match算法。

关于I-Match算法去道次要是按照年夜范围的文本汇合停止统计，关于文本中呈现的一切单词，根据单词的IDF（顺文本词频果子）去停止由下到低的排序，撤除得分最下战得分最低的单词，保存剩下的单词最为特性辞书。那一步调次要是删除文本中无闭的枢纽词，保存主要枢纽词。上面是I-Match流程表示图：  

I-Match流程表示图

得到齐局特性辞书以后，对需求来重的页里，扫描下便能得到该页里上呈现的一切单词，关于那些单词按照特性辞书过滤：保存正在特性辞书上呈现的单词，用去表达文档的次要内容，删除出有正在特性辞书中呈现的内容。提与出对应的特性词以后正在操纵哈希函数对特性辞汇停止哈希计较，得到的数值便是该文档的文本指纹。

一切文档皆统计完以后假如念检察两篇文档能否反复只需求检察文档的文本指纹能否远似，假如远似则暗示两篇文档反复。那样的比对方法很曲不雅并且服从也很下，来重结果比力较着。

我们搜索引擎优化正在做文章真本创的时分常常会把文章的词语战段降互换位置，以此念棍骗搜索系统以为那是一篇本创的文章，可是I-Match对文档之间的单词次第其实不敏感。假如两篇文章中包罗的单词一样仅仅是互换了单词的位置，那么I-Match算法借是将两篇文章以为是反复文章。

可是那个算法借是有许多成绩存正在。1，简单呈现误判。特别是面临漫笔本的时分，漫笔本自己单词比力少，颠末特性辞书过滤以后只保存很少的特证词，那样简单把两篇本来没有反复的文档误以为反复，那个对漫笔档去道状况比力严峻。2.不变性欠好，对文档修正敏感。假设对文档A做出一面小修正后死成文档B，那么那个算法很能够判定出两篇文档为没有反复文档。比方：我们正在文档A中参加一个单词H，死成文档B。I-Match算法正在停止计较的时分，两篇文章仅仅相好一个单词H，假如单词H没有再特性辞书中那么两篇文章的特证词不异即断定为反复文档，可是会呈现那种状况，单词H呈现正在特性辞书中，那么文本B比文档A多出一个特性，该算法很能够便会断定两篇文档没有反复。那便是I-Match最年夜的一个成绩。

基于I-Match呈现的那种成绩，有人对该算法停止了改良。本算法对文档的改动十分敏感，次要是果为对单一特性辞书的过分依靠，改良后的I-Match便是削减对特性辞书的依靠性。能够接纳多个特性辞书，只要每一个特性辞书大致附近便能够疏忽粗大的不同。

改动后的I-Match算法次要是：相似I-Match本初算法，构成一个特性辞书，为了战其他辞书相区分能够成为主特性辞书；然后按照主特性辞书衍死出多少小的帮助特性辞书。为了包管特性辞书的主体不异，能够从主特性辞书中随机删除多少辞书项然后死成一个新的特性辞书，那个特性辞书便叫做帮助特性辞书，反复多少次数后便能够得到多少帮助特性辞书。当两篇文档停止比照的时分能够对主特性辞书战帮助特性辞书一同比对，只要包管每一个特性辞书的大致内容不异，疏忽粗大差别便能断定文档能否反复。下图是I-Match改良后的表示图：

I-Match算法改良

上图演示中有两个帮助特性辞书，主特性辞书丢弃了特性5战特性6构成帮助特性辞书1，主特性辞书丢弃了特性2战特性3构成了帮助特性辞书2。而且按照三个特性辞书别离构成了文本指纹。假如两篇文档有两个指纹疑息不异那么便可断定两篇文档反复。

改良后的I-Match算法年夜年夜进步了文档来重的胜利率，删减了算法的不变性。

对网站优化启示：传统的真本创文章，对一篇文章停止简朴的修正，尾尾做一些小的变更，然后把中心段降调解次第，那个对搜索系统去道皆是出故意义的，借是能够判定出两篇文章能否反复。果为我们关于文章的建立借是要本创，大概对本文章停止比力年夜的窜改，使两篇文章的特性辞书发作改动。

词语注释：

IDF 顺文档词频果子：权衡一个词遍及主要度的权衡果子，某一特定词语的IDF，可用总文件数量除以露有该词语文档数量，将获得的商与对数获得。

暗示文档总数 n暗示露有词条k的文档数目。

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