布隆过滤器的另一个作用：推荐去重
例如新闻客户端的推送去重功能，当推荐系统推荐新闻时会从每个用户的历史记录里进行筛选，过滤掉那些已经存在的记录。
实际上，如果历史记录存储在关系数据库里，去重就需要频繁地对数据库进行 exists 查询，当系统并发量很高时，数据库是很难扛住压力的。如果使用缓存把历史记录都放入缓存里，占用空间太大明显不现实，这个时候布隆过滤器就登场了，它就是专门用来解决这种去重问题的。它在起到去重的同时，在空间上还能节省 90% 以上，只是稍微有那么点不精确，也就是有一定的误判概率。
用户浏览记录存入数据库时，会在Filter上通过key的hash算法存储判断其是否存在，类似于数据存在数据库中，判断该数据是否存在的信息即元数据存放在BloomFilter中，避免了每次判断数据是否存在都要去数据库exist一遍；这样推送新闻时通过布隆过滤器判断，推送内容是否已经存在，如果存在则不推送，如果不存在则推送；
布隆过滤器可以准确过滤你已经看过的内容，没有看过的新内容，可能由于误判率过滤掉极小的一部分，这样就可以保证推荐给用户的都是无重复的。
