本发明公开了一种基于结构和内容二级过滤的 Web 数据相似性检测方法,在传统的通用相似性检测方法的基础上,发掘出 Web 数据结构和内容分布的特点,对检测的文档集进行两级过滤;两级过滤中的第一级过滤是结构相似性过滤,对每个Web 文档建模为Tag 树结构,从而剔除在结构上不相似的文档集, 并对剩余的文档进行关键内容抽取,将其表示成元组向量的形式,将关键信息连接起来生成字符串集; 两级过滤中的第二级过滤则对第一级过滤后生成的字符串集进行 Trie 树结构建模,并对相似字符串进行连接,得到最终的结果。经过多次实验证明,采用本发明提出的方法能够显著提高 web 领域数据相似性检测的效果。