在大数据采集或大批量采集文章时，有可能会出现数据重复，而重复数据会导致数据分析出现偏差甚至错误，如何避免采集数据重复是个值得研究的问题。
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减少采集数据重复的常见方法：
采集前设计并优化采集方案，比如该采集哪些数据，采集范围，去除重复率高的采集源等等。制定采集方案可以在采集前就避免不必要的重复，提高采集效率。
根据数据的特征，制定一些过滤去去除重复数据的规则，对采集到的数据进行筛选和清洗。例如，采集商品信息，可以根据商品名称、分类、价格等主要属性进行过滤去重，如果发现两条记录具有相同或高度相似的属性，可认为是重复数据，只保留一条。
使用一些比对算法，如文本相似度计算、聚类分析等，对采集数据进行比较，找出相似或相同的数据，只保留一条记录即可。例如采集新闻文章，可以使用文本相似度计算或主题模型等算法，对文章内容进行比较，如果发现两篇文章具有高度相似或相同的内容，则判断为重复数据，只保留一篇。
优秀的数据采集工具本身自带避免数据重复的相关功能和算法。
例如简数采集器，默认重复数据不采集入库（已经删除的数据也不会重复采集），相同标题数据可选择是否重复导出发送，很大程度上避免了采集数据重复问题。