数据仓库中相似重复记录的清洗对于数据质量影响很大，传统的基本邻近排序算法（sorted-neighborhood method，SNM）时间效率和准确率均不高。针对SNM算法的缺陷，提出了一种基于长度过滤和动态容错的SNM改进算法。根据两条记录的长度比例和属性缺失情况，首先排除一部分不可能构成相似重复记录的数据，减少比较次数，提高检测效率；进一步提出了动态容错法，校准字段相似度评判结果，解决了因属性缺失而误判的问题，提高了准确率。针对实际数据集的实验分析表明，在相同的运算环境下，优化算法在准确率和时间效率上有明显优势。