Для создания уникальной системы идентификации одной и той же машины на разных сайтах с объявлениями можно использовать следующие подходы:
1. Сравнение характеристик автомобиля: можно сравнивать несколько основных характеристик автомобиля (марка, модель, год выпуска, цвет, пробег и т.д.) для определения совпадений.
2. Анализ текстовых описаний: можно использовать алгоритмы обработки естественного языка для анализа текстовых описаний автомобилей и нахождения совпадений.
3. Использование алгоритмов сопоставления изображений: хотя вы указали, что использование хешей изображений может быть неточным из-за неуникальности изображений, можно использовать другие методы сопоставления изображений, например, алгоритмы компьютерного зрения или нейронные сети.
4. Уникальные идентификаторы: если возможно, можно использовать уникальные идентификаторы автомобилей, которые могут быть найдены в других источниках данных.
Существует несколько специализированных инструментов и библиотек для сопоставления данных и идентификации повторяющихся объявлений, например, библиотеки для обработки естественного языка (NLTK, spaCy), библиотеки компьютерного зрения (OpenCV), а также инструменты для поиска и сопоставления данных (Elasticsearch, Apache Solr).
Кроме того, разработка собственных алгоритмов и методов сопоставления данных может потребовать определенного времени и экспертного опыта, поэтому рекомендуется также рассмотреть возможность привлечения специалистов в области машинного обучения и анализа данных для помощи в решении данной задачи.