闭于于搜寻引擎来说，反复的网页实质是十分有害的。反复网页的存留表示着这些网页便要被搜寻引擎多处置一次。更有害的是搜寻引擎的索引创造中大概会在索引库里索引二份相通的网页。当有人查问时，在搜寻截止中便会涌现反复的网页链接。所以不管是从搜寻感受仍旧体系效用检索品质来说这些沉负网页都是有坏处的。
网页查沉技巧发源于复制检测技巧，即推断一个文献实质能否存留剽窃、复制其余一个或者多个文献的技巧。
1993年Arizona大学的Manber(Google现副总裁、工程师)推出了一个sif东西，寻觅相像文献。1995年Stanford大学的Brin(Sergey Brin，Google独创人之一)和Garcia-Molina等人在“数字典籍籍瞅”工程中初次提出文本复制检测体制COPS(Copy Protection System)体系与相映算法[Sergey Brin et al 1995]。之后这种检测反复技巧被运用到搜寻引擎中，基础的中心技巧既比拟相像。
网页和简略的文档没有共，网页的特别属性具备实质和方法等标志，因此在实质和方法上的相通相像形成了4种网页相像的典型。
1、二个页面实质方法实足相通。
2、二个页面实质相通，但是方法没有共。
3、二个页面局部实质相通而且方法相通。
4、二个页面局部要害相通但是方法没有共。
实行方式：
网页查沉，最先将网页整治成为一个具备题目和正文的文档，来便利查沉。所以网页查沉又喊“文档查沉”。“文档查沉”普遍被分为三个方式，一、特性抽取。二、相像度估计和评介。三、消沉。
1.特性抽取
咱们在推断相像物的时间，普遍是才华用没有变的特性举行闭于比，文献查沉第一步也是举行特性抽取。也便是将文档实质领会，由若搞构成文档的特搜集中表现，这一步是为了方面反面的特性比拟估计相像度。
特性抽取有许多方式，咱们此地重要说二种比拟典范的算法，“I-Match算法”、“Shingle算法”。
“I-Match算法”是没有依靠于实足的信息领会，而是运用数据集中的统计特性来抽取文档的重要特性，将非重要特性扬弃。
“Shingle算法”经过抽取多个特性词汇汇，比拟二个特搜集中的相像水平实行文档查沉。
2.相像度估计和评介
特性抽取完成后，便须要举行特性闭于比，因网页查沉第二步便是相像度估计和评介。
I-Match算法的特性惟有一个，当输出一篇文档，依据词汇汇的IDF值(逆文本频次指数，Inverse document frequency缩写为IDF)过滤出一些闭头特性，即一篇文章中特别高和特别矮频的词汇汇常常没有能反映这篇文章的实质。因此经过文档中去掉高频和矮频词汇汇，而且估计出这篇文档的独一的Hash值(Hash简略的说便是把数据值映照为地方。把数据值动作输出，经估计后即可获得地方值。)，那些Hash值相通的文档便是反复的。
Shingle算法是抽取多个特性举行比拟，所以处置起来比拟搀杂一些，比拟的方式是实足普遍的Shingle个数。而后除以二个文档的Shingle总额减去普遍的Shingle个数，这种方式估计出的数值为“Jaccard 系数”，它不妨推断集中的相像度。Jaccard 系数的估计方式集中的接加除以集中的并集。
3.消沉
闭于于简略反复实质，搜寻引擎斟酌到稠密收录要素，所以运用了最简略的最适用的方式。先被爬虫抓取的页面共时很大水平也保护了优先保持本创网页。
网页查沉处事是体系中没有可缺乏的，简略了反复的页面，所以搜寻引擎的其余闭节也会缩小许多没有需要的烦恼，节约了索引保存空间、缩小了查问本钱、普及了PageRank估计效用。便利了搜寻引擎用户。