Telegram超级群组消息去重的SimHash汉明距离

SimHash算汉明距离确实可以做消息去重，关键在于把文章变成固定长度的指纹，然后比较两指纹的差异数。

重点：

1. 文本标准化（统一大小写、去标点）

2. 指纹长度：8~16位最为常用，Telegram场景建议12位起

3. 1/4的指纹长度作为汉明距离阈值较为合理

Python推荐使用datasketch库，Go推荐使用go-simhash包。注意要预留扩展字段存储原始消息ID。

SimHash算汉明距离可以去重，核心是把文本转成固定长度的指纹，汉明距离小就去重。有Python的datasketch库，常见Telegram爬虫+SimHash组合拳。注意调参，阈值低点。代码逻辑不难，文本预处理很关键。偷懒可以直接用Redis的Bloom Filter过滤明显重复。做过几亿级消息量的项目，可行。

SimHash+汉明距离适合做消重，原理是将文本转化为hash值，然后对比差异位数，距离小于3基本就是重复了。现成工具推荐Python的datasketch库，里面有SimHash的实现方法，记得预处理的时候过滤掉无意义的符号。

SimHash适合Telegram消息去重，基于消息文本特征，汉明距离小于3即为重复，Python有simhash库，记得预处理去掉无效字符。建议部署时加入缓存提升效率，大消息可切分后合并SimHash。