GPU工作原理简介

计算机0601 沈凯杰

【引言】

在GPU出现以前，显卡和CPU的关系有点像“主仆”，简单地说这时的显卡就是画笔，根据各种有CPU发出的指令和数据进行着色，材质的填充、渲染、输出等。

较早的娱乐用的3D显卡又称“3D加速卡”，由于大部分坐标处理的工作及光影特效需要由CPU亲自处理，占用了CPU太多的运算时间，从而造成整体画面不能非常流畅地表现出来。

例如，渲染一个复杂的三维场景，需要在一秒内处理几千万个三角形顶点和光栅化几十亿的像素。早期的3D游戏，显卡只是为屏幕上显示像素提供一个缓存，所有的图形处理都是由CPU单独完成。图形渲染适合并行处理，擅长于执行串行工作的CPU实际上难以胜任这项任务。所以，那时在PC上实时生成的三维图像都很粗糙。不过在某种意义上，当时的图形绘制倒是完全可编程的，只是由CPU来担纲此项重任，速度上实在是达不到要求。

随着时间的推移，CPU进行各种光影运算的速度变得越来越无法满足游戏开发商的要求，更多多边形以及特效的应用榨干了几乎所有的CPU性能，矛盾产生了······

【目录】

第一章．GPU的诞生

3.1 GPU中数据的处理流程

3.2 CPU与GPU的数据处理关系

3.3 传统GPU指令的执行

3.4 GPU的多线程及并行计算

3.4.1 多线程机制

3.4.2 并行计算

第二章．GPU的结构

第三章．GPU的工作原理

第四章．GPU未来的展望

4.1 GPU能否包办一切

4.2 GPU时代即将到来

【正文】

第一章．GPU的诞生

NVIDIA公司在1999年8月31日发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU的概念。

GPU之所以被称为图形处理器，最主要的原因是因为它可以进行几乎全部与计算机图形有关的数据运算，而这些在过去是CPU的专利。

目前，计算机图形学正处于前所未有的发展时期。近年来，GPU技术以令人惊异的速度在发展。渲染速率每6个月就翻一番。性能自99年，5年来翻番了10次，也就是（2的10次方比2）提高了上千倍！与此同时，不仅性能得到了提高，计算质量和图形编程的灵活性也逐渐得以改善。

以前，PC和计算机工作站只有图形加速器，没有图形处理器（GPU），而图形加速器只能简单的加速图形渲染。而GPU取代了图形加速器之后，我们就应该摒弃图形加速器的旧观念。

第二章．GPU的结构

GPU全称是GraphicProcessing Unit－－图形处理器，其最大的作用就是进行各种绘制计算机图形所需的运算，包括顶点设置、光影、像素操作等。GPU实际上是一组图形函数的集合，而这些函数有硬件实现，只要用于3D游戏中物体移动时的坐标转换及光源处理。以前，这些工作都是有CPU配合特定软件进行的，GPU从某种意义上讲就是为了在图形处理过程中充当主角而出现的。

下图就是一个简单的GPU结构示意图，一块标准的GPU主要包括2D Engine、3D Engine、Video Processing Engine、FSAA Engine、显存管理单元等。其中，3D运算中起决定作用的是3DEngine，这是现代3D显卡的灵魂，也是区别GPU等级的重要标志。3DEnglne在各公司的产品中都是宣传攻势的重点照顾对象，名字一个比一个响，像NVIDIA的nFjnjtFX系列、CineFX系列，ATI的SmoothVision系列。一个3DEngine通常包含着T&L单元、VertexProeessingEngine、SetupEngine、PiexlShader等部分。

第三章．GPU的工作原理

3.1 GPU中数据的处理流程

现在让我们来看看第二代GPU是如何完整处理一个画面的吧！首先，来自CPU的各种物理参数进入GPU，Vertex shader将对顶点数据进行基本的判断。如果没有需要处理的Vertex 效果，则顶点数据直接进入T&L Unit 进行传统的T&L操作以节约时间提高效率。如果需要处理各种Vertex 效果，则Vertex shader 将先对各种Vertex Programs的指令进行运算，一般的Vertex Programs中往往包含了过去转换、剪切、光照运算等所需要实现的效果，故经由Vertex shader处理的效果一般不需要再进行T&L操作。另外，当遇到涉及到曲面镶嵌(把曲面，比如弓形转换成为多边形或三角形)的场合时。CPU可以直接将数据交给Vertex shader进行处理。

另外，在DireetX8.0的Transform过程中，Vertex shader可以完成Z值的剔除，也就是Back Face Culling――阴面隐去。这就意味粉除了视野以外的顶点，视野内坡前面项点遮住的顶点也会被一并剪除，这大大减轻了需要进行操作的顶点数目。

接下来，经由VertexShader处理完成的各种数据将流入SetupEngine，在这里，运算单元将进行三角形的设置工作，这是整个绘图过程中最重要的一个步骤，Setup Engine甚至直接影响着一块GPU的执行效能。三角形的设置过程是由一个个多边形组成的，或者是用更好的三角形代替原来的三角形。在三维图象中可能会有些三角形被它前面的三角形挡住，但是在这个阶段3D芯片还不知道哪些三角形会被挡住，所以三角形建立单元接收到是一个个由3个顶点组成的完整三角形。三角形的每个角(或顶点)都有对应的X轴、Y 轴、Z轴坐标值，这些坐标值确定了它们在3D景物中的位置。同时，三角形的设置也确定了像素填充的范

围。，至此，VertexShader的工作就完成了。

过去[第一代]，设置好的三角形本来应该带着各自所有的参数进入像素流水线内进行纹理填充和演染，但现在则不同，在填充之前我们还播要进行PiexlShader的操作。其实，PieXIShader并非独立存在的，它位于纹理填充单元之后，数据流入像紊流水线后先进入纹理填充单元进行纹理填充，然后便是Piex!Shader单元，经由PiexlShader单元进行各种处理运算之后再进入像素填充单元进行具体的粉色，再经由雾化等操作后，一个完整的画面就算完成了。值得注意的是，第二代GPU中普遮引入了独立的显示数据管理机制，它们位于VertexShader、SetuPEngine以及像素流水线之间，负资数据更有效率地传输和组合、各种无效值的剔除、数据的压缩以及寄存器的管理等工作，这个单元的出现对整个GPU工作效率的保证起到了至关重要的作用。

简而言之，GPU的图形（处理）流水线完成如下的工作：（并不一定是按照如下顺序）

顶点处理：这阶段GPU读取描述3D图形外观的顶点数据并根据顶点数据确定3D图形的形状及位置关系，建立起3D图形的骨架。在支持DX8和DX9规格的GPU中，这些工作由硬件实现的Vertex Shader（定点着色器）完成。

光栅化计算：显示器实际显示的图像是由像素组成的，我们需要将上面生成的图形上的点和线通过一定的算法转换到相应的像素点。把一个矢量图形转换为一系列像素点的过程就称为光栅化。例如，一条数学表示的斜线段，最终被转化成阶梯状的连续像素点。

纹理帖图：顶点单元生成的多边形只构成了3D物体的轮廓，而纹理映射（texture mapping）工作完成对多变形表面的帖图，通俗的说，就是将多边形的表面贴上相应的图片，从而生成“真实”的图形。TMU （Texture mapping unit）即是用来完成此项工作。

像素处理：这阶段（在对每个像素进行光栅化处理期间）GPU完成对像素的计算和处理，从而确定每个像素的最终属性。在支持DX8和DX9规格的GPU中，这些工作由硬件实现的Pixel Shader（像素着色器）完成。

最终输出：由ROP（光栅化引擎）最终完成像素的输出，1帧渲染完毕后，被送到显存帧缓冲区。

总结：GPU的工作通俗的来说就是完成3D图形的生成，将图形映射到相应的像素点上，对每个像素进行计算确定最终颜色并完成输出。

－――GPU流程示意图

3.2 CPU与GPU的数据处理关系

如今的游戏，单单从图象的生成来说大概需要下面四个步骤：

1、Homogeneous coordinates（齐次坐标）

2、Shading models（阴影建模）

3、Z-Buffering（Z-缓冲）

4、Texture-Mapping（材质贴图）

在这些步骤中，显示部分（GPU）只负责完成第三、四步，而前两个步骤主要是依靠 CPU 来完成。而且，这还仅仅只是3D图象的生成，还没有包括游戏中复杂的AI运算。场景切换运算等等……无疑，这些元素还需要CPU去完成，这就是为什么在运行《魔兽世界》的时候，当场景切换时再强劲的显卡都会出现停顿的现象。

接下来，让我们简单的看一下CPU和GPU之间的数据是如何交互的。

首先从硬盘中读取模型， CPU分类后将多边形信息交给GPU，GPU再时时处理成屏幕上可见的多边形，但是没有纹理只有线框。

模型出来后，GPU将模型数据放进显存，显卡同时也为模型贴材质，给模型上颜色。CPU相应从显存中获取多边形的信息。然后CPU计算光照后产生的影子的轮廓。等CPU计算出后，显卡的工作又有了，那就是为影子中填充深的颜色

这一点要注意的是，无论多牛的游戏家用显卡，光影都是CPU计算的，GPU只有2个工作，1多边形生成。2为多边形上颜色。

3.3 传统GPU指令的执行

传统的GPU基于SIMD的架构。SIMD即Single Instruction Multiple Data，单指令多数据。

其实这很好理解，传统的VS和PS中的ALU（算术逻辑单元，通常每个VS或PS中都会有一个ALU，但这不是一定的，例如G70和R5XX有两个）都能够在一个周期内（即同时）完成对矢量4个通道的运算。比如执行一条4D指令，PS或VS中的ALU对指令对应定点和像素的4个属性数据都进行了相应的计算。这便是SIMD的由来。这种ALU我们暂且称它为4D ALU。

需要注意的是，4D SIMD架构虽然很适合处理4D指令，但遇到1D指令的时候效率便会降为原来的1/4。此时

ALU 3/4的资源都被闲置。为了提高PS VS执行1D 2D 3D指令时的资源利用率，DirectX9时代的GPU通常采用1D+3D或2D+2D ALU。这便是Co-issue技术。这种ALU对4D指令的计算时仍然效能与传统的ALU相同，但当遇到1D 2D 3D指令时效率则会高不少，例如如下指令：

ADD R0.xyz , R0,R1 //此指令是将R0,R1矢量的x,y,z值相加结果赋值给R0

ADD R3.x , R2,R3 //此指令是将R2 R3矢量的w值相加结果赋值给R3

对于传统的4D ALU，显然需要两个周期才能完成，第一个周期ALU利用率75% ，第二个周期利用率25%。而对于1D+3D的ALU，这两条指令可以融合为一条4D指令，因而只需要一个周期便可以完成，ALU利用率100%。但当然，即使采用co-issue，ALU利用率也不可能总达到100%，这涉及到指令并行的相关性等问题，而且，更直观的，上述两条指令显然不能被2D+2D ALU一周期完成，而且同样，两条2D指令也不能被1D+3D ALU一周期完成。传统GPU在对非4D指令的处理显然不是很灵活。

3.4 GPU的多线程及并行计算

引言：GPU的功能更新很迅速,平均每一年多便有新一代的GPU诞生，运算速度也越来越快。2004年,2004年推出的GPU Nvidia GeForce 6800 Ultra可达到峰值40 Gigaflops( 1 GigaFLOPS＝1秒钟进行10亿次的浮点运算)，2005年刚发布的 Nvidia GeForce 7800 GTX更是将峰值提高至令人惊讶的169 Gigaflops。而Intel 3GHz Pentium 4采用SSE指令集也只能达到6 Gigaflops（见图2）。GPU的运算速度如此之快，主要得益于GPU 是对图形实时渲染量身定制的，具有两点主要特征：超长流水线与并行计算。

为了结合课程，这里只对“多线程机制及并行计算”展开讨论。

3.4.1 多线程机制

GPU的执行速度很快，但是当运行从内存中获取纹理数据这样的指令时（由于内存访问是瓶颈，此操作比较缓慢），整个流水线便出现长时间停顿。在CPU内部，使用多级Cache来提高访问内存的速度。GPU中也使用Cache，不过Cache命中率不高，只用Cache解决不了这个问题。所以，为了保持流水线保持忙碌，GPU 的设计者使用了多线程机制(multi-threading)。当像素着色器针对某个像素的线程A遇到存取纹理的指令时，GPU会马上切换到另外一个线程B，对另一个像素进行处理。等到纹理从内存中取回时，可再切换到线程A。

例如：如果装配一台汽车需要，10个时间单元，将它分成10个流水线阶段，每个阶段分配一个时间单元，那么一条装配线每一个时间单元就可以生产一辆汽车。显然流水线模式的生产在理想状况下要比串行

方式快了十倍。

但是使用这种方法有一个前提，线程A与线程B没有数据依赖性,也就是说两线程之间无需通讯。如果线程B需要线程A提供某些数据，那么即使切换到线程B，线程B仍是无法运行，流水线还是处于空闲状态。不过幸运的是，图形渲染本质上是一个并行任务。

3.4.2 并行计算

无论是CPU送给GPU的顶点数据，还是GPU光栅生成器产生的像素数据都是互不相关的，可以并行地独立处理。而且顶点数据（xyzw），像素数据（RGBA）一般都用四元数表示，适合于并行计算。在GPU中专门设置了SIMD指令来处理向量，一次可同时处理四路数据。SIMD指令使用起来非常简洁。此外，纹理片要么只能读取，要么只能写入，不允许可读可写，从而解决了存贮器访问的读写冲突。GPU这种对内存使用的约束也进一步保证了并行处理的顺利完成。

为了进一步提高并行度，可以增加流水线的条数。在GeForce 6800 Ultra中，有多达16组像素着色器流水线， 6组顶点着色器流水线。多条流水线可以在单一控制部件的集中控制下运行，也可以独立运行。在单指令多数据流（SIMD）的结构中，GPU通过单指令多数据(SIMD)指令类型来支持数据并行计算。『参见图』在单指令多数据流的结构中，单一控制部件向每条流水线分派指令，同样的指令被所有处理部件同时执行。例如NVIDIA8800GT显卡中包含有14组多处理器(MultiProcessor)，每组处理器有8个处理单元（Processor)，但每组多处理器只包含一个指令单元(InstruetionUnit)。

【并行计算图】

另外一种控制结构是多指令多数据流（MIMD），每条流水线都能够独立于其他流水线执行不同的程序。GeForce 6800 Ultra的顶点着色器流水线使用MIMD方式控制，像素着色器流水线使用SIMD结构。MIMD能比较有效率地执行分支程序，而SIMD体系结构运行条件语句时会造成很低的资源利用率。不过SIMD需要硬件少，这是一个优势。

CPU中大部分晶体管主要用于构建控制电路（象分支预测等）和Cache，只有少部分的晶体管来完成实际的运算工作。而GPU的控制相对简单，而且对Cache的需求小，所以大部分晶体管可以组成各类专用电路、多条流水线，使得GPU的计算速度有了突破性的飞跃，拥有了惊人的处理浮点运算的能力。现在CPU的技术进步正在慢于摩尔定律，而GPU（视频卡上的图形处理器）的运行速度已超过摩尔定律，每6个月其性能加倍。

第四章．GPU未来的展望

4.1 GPU能否包办一切

无论是电影画面的离线渲染、地球物理学数据处理，还是水库建模，这些运算原本都应该由

CPU完成，那么 GPU有没有可能包办一切呢？

答案是肯定的。DirectX 10 和统一 Shader 架构的出现，让 GPU 在可编程性上有了大幅度的

提升。不仅如此，飞速发展的制造工艺令 GPU 可以整合更多的晶体管，实现更多的功能。目前

的 GPU，已经可以帮助 CPU进行对高清视频的完全硬解码，虽然是通过加入了专门的处理单元，

但其意义已经足以说明 GPU在未来的计算领域，将会有一番大作为，位置从 CPU的从属，转变为主导。

4.2 GPU时代即将到来

随着 CUDA 的进一步开发和完善，GPU 的运算能力也将得到进一步的强化。目前的 CUDA和 GPU的配合还处于起步阶段，尚未面向真正的民用市场。不过，利用 GPU进行高性能计算的门槛很低，只要有一片Quadro或 GeForce 8 系列显卡，就能够进行高性能计算，一些研究人员也已经开始使用 CUDA，利用GPU 数倍于 CPU的浮点运算能力，进行各种各样的科学模拟、运算。 CUDA 的推出对于通用计算领域无疑是一个革命性的改变，而 GPU 的实际功能也会随着CUDA 的完善而变革。也许在不远的将来，因为 CUDA 的

存在，CPU的运算功能将会不断淡化，GPU的时代即将到来。

注解：CUDA（Compute Unified Device Architecture 统一计算设备架构）实际上是一个革命性的计算架构和计算思路，能够让 GPU在消费、商务、技术等应用方面大展拳脚，解决复杂的计算问题。

NVIDIA 设计 CUDA，就是为了使用性能日益提升的 GPU 性能，协助 CPU进行复杂的运算。

参考文献：

【1】、《演绎视觉精彩》――大众硬件2004/09

【2】、《走进显卡》――电脑硬件全景秀

【3】、《未来,GPU 能否包办一切？》――中国计算机报/2008 年/2月/25 日/第C09 版

【4】、《GPU精粹》――Randima Fernando

【5】、《主流计算机硬件技术》――科学出版社

【6】、《利用GPU进行高性能数据并行运算》――丁艺明，刘波

【7】、其余来自互联网：

https://www.360docs.net/doc/165476309.html,/index20071229/index_231_194562.html

https://www.360docs.net/doc/165476309.html,/read.php?tid=207455

https://www.360docs.net/doc/165476309.html,/question/295240.html?si=10&wtp=wk

搜索引擎基本工作原理

搜索引擎基本工作原理目录 1工作原理 2搜索引擎 3目录索引 4百度谷歌 5优化核心 6SEO优化 ?网站url ? title信息 ? meta信息 ?图片alt ? flash信息 ? frame框架 1工作原理搜索引擎的基本工作原理包括如下三个过程：首先在互联网中发现、搜集网页信息；同时对信息进行提取和组织建立索引库；再由检索器根据用户输入的查询关键字，在索引库中快速检出文档，进行文档与查询的相关度评价，对将要输出的结果进行排序，并将查询结果返回给用户。 1、抓取网页。每个独立的搜索引擎都有自己的网页抓取程序爬虫（spider）。爬虫Spider顺着网页中的超链接，从这个网站爬到另一个网站，通过超链接分析连续访问抓取更多网页。被抓取的网页被称之为网页快照。由于互联网中超链接的应用很普遍，理论上，从一定范围的网页出发，就能搜集到绝大多数的网页。 2、处理网页。搜索引擎抓到网页后，还要做大量的预处理工作，才能提供检索服务。其中，最重要的就是提取关键词，建立索引库和索引。其他还包括去除重

复网页、分词（中文）、判断网页类型、分析超链接、计算网页的重要度/丰富度等。 3、提供检索服务。用户输入关键词进行检索，搜索引擎从索引数据库中找到匹配该关键词的网页；为了用户便于判断，除了网页标题和URL外，还会提供一段来自网页的摘要以及其他信息。搜索引擎基本工作原理 2搜索引擎在搜索引擎分类部分我们提到过全文搜索引擎从网站提取信息建立网页数据库的概念。搜索引擎的自动信息搜集功能分两种。一种是定期搜索，即每隔一段时间（比如Google一般是28天），搜索引擎主动派出“蜘蛛”程序，对一定IP 地址范围内的互联网站进行检索，一旦发现新的网站，它会自动提取网站的信息和网址加入自己的数据库。另一种是提交网站搜索，即网站拥有者主动向搜索引擎提交网址，它在一定时间内（2天到数月不等）定向向你的网站派出“蜘蛛”程序，扫描你的网站并将有关信息存入数据库，以备用户查询。由于搜索引擎索引规则发生了很大变化，主动提交网址并不保证你的网站能进入搜索引擎数据库，因此目前最好的办法是多获得一些外部链接，让搜索引擎有更多机会找到你并自动将你的网站收录。当用户以关键词查找信息时，搜索引擎会在数据库中进行搜寻，如果找到与用户要求内容相符的网站，便采用特殊的算法——通常根据网页中关键词的匹配程度，

搜索引擎基本工作原理

搜索引擎基本原理一．全文搜索引擎在搜索引擎分类部分我们提到过全文搜索引擎从网站提取信息建立网页数据库的概念。搜索引擎的自动信息搜集功能分两种。一种是定期搜索，即每隔一段时间（比如Google一般是28天），搜索引擎主动派出“蜘蛛”程序，对一定IP地址范围内的互联网站进行检索，一旦发现新的网站，它会自动提取网站的信息和网址加入自己的数据库。另一种是提交网站搜索，即网站拥有者主动向搜索引擎提交网址，它在一定时间内（2天到数月不等）定向向你的网站派出“蜘蛛”程序，扫描你的网站并将有关信息存入数据库，以备用户查询。由于近年来搜索引擎索引规则发生了很大变化，主动提交网址并不保证你的网站能进入搜索引擎数据库，因此目前最好的办法是多获得一些外部链接，让搜索引擎有更多机会找到你并自动将你的网站收录。当用户以关键词查找信息时，搜索引擎会在数据库中进行搜寻，如果找到与用户要求内容相符的网站，便采用特殊的算法——通常根据网页中关键词的匹配程度，出现的位置/频次，链接质量等——计算出各网页的相关度及排名等级，然后根据关联度高低，按顺序将这些网页链接返回给用户。二．目录索引与全文搜索引擎相比，目录索引有许多不同之处。首先，搜索引擎属于自动网站检索，而目录索引则完全依赖手工操作。用户提交网站后，目录编辑人员会亲自浏览你的网站，然后根据一套自定的评判标准甚至编辑人员的主观印象，决定是否接纳你的网站。其次，搜索引擎收录网站时，只要网站本身没有违反有关的规则，一般都能登录成功。而目录索引对网站的要求则高得多，有时即使登录多次也不一定成功。

尤其象Yahoo!这样的超级索引，登录更是困难。（由于登录Yahoo!的难度最大，而它又是商家网络营销必争之地，所以我们会在后面用专门的篇幅介绍登录Yahoo雅虎的技巧）此外，在登录搜索引擎时，我们一般不用考虑网站的分类问题，而登录目录索引时则必须将网站放在一个最合适的目录（Directory）。最后，搜索引擎中各网站的有关信息都是从用户网页中自动提取的，所以用户的角度看，我们拥有更多的自主权；而目录索引则要求必须手工另外填写网站信息，而且还有各种各样的限制。更有甚者，如果工作人员认为你提交网站的目录、网站信息不合适，他可以随时对其进行调整，当然事先是不会和你商量的。目录索引，顾名思义就是将网站分门别类地存放在相应的目录中，因此用户在查询信息时，可选择关键词搜索，也可按分类目录逐层查找。如以关键词搜索，返回的结果跟搜索引擎一样，也是根据信息关联程度排列网站，只不过其中人为因素要多一些。如果按分层目录查找，某一目录中网站的排名则是由标题字母的先后顺序决定（也有例外）。目前，搜索引擎与目录索引有相互融合渗透的趋势。原来一些纯粹的全文搜索引擎现在也提供目录搜索，如Google就借用Open Directory目录提供分类查询。而象 Yahoo! 这些老牌目录索引则通过与Google等搜索引擎合作扩大搜索范围。在默认搜索模式下，一些目录类搜索引擎首先返回的是自己目录中匹配的网站，如国内搜狐、新浪、网易等；而另外一些则默认的是网页搜索，如Yahoo。

搜索引擎工作原理

搜索引擎工作原理在搜索引擎的后台，有一些收集网页信息的程序。收集到的信息一般是能够表明网站内容的关键词或短语。然后，信息的索引存储在数据库中。搜索引擎的系统架构和操作模式吸收了信息检索系统设计中的许多宝贵经验，并根据万维网数据和用户的特点进行了许多修改。其核心文档处理和查询处理的过程基本上是类似传统信息检索系统的工作原理,但它处理的数据对象的复杂特征,也就是说,万维网数据,确定搜索引擎系统必须调整其系统结构,以满足数据处理和用户查询的需求搜索引擎的基本工作原理包括如下三个过程：首先在互联网中发现、搜集网页信息；同时对信息进行提取和组织建立索引库；再由检索器根据用户输入的查询关键字，在索引库中快速检出文档，进行文档与查询的相关度评价，对将要输出的结果进行排序，并将查询结果返回给用户。 3、1、抓取网页。每个独立的搜索引擎都有自己的网页抓取程序爬虫（spider）。爬虫Spider顺着网页中的超链接，从这个网站爬到另一个网站，通过超链接分析连续访问抓取更多网页。被抓取的网页被称之为网页快照。由于互联网中超链接的应用很普遍，理论上，从一定范围的网页出发，就能搜集到绝大多数的网页。 4、2、处理网页。搜索引擎抓到网页后，还要做大量的预处理工作，才能提供检索服务。其中，最重要的就是提取关键词，建立索引库和索引。其他还包括去除重复网页、分词（中文）、判断网页类型、分

析超链接、计算网页的重要度/丰富度等。 5、提供检索服务。用户输入关键词进行检索，搜索引擎从索引数据库中找到匹配该关键词的网页；为了用户便于判断，除了网页标题和URL外，还会提供一段来自网页的摘要以及其他信息。在搜索引擎分类部分我们提到过全文搜索引擎从网站提取信息建立网页数据库的概念。搜索引擎的自动信息搜集功能分两种。一种是定期搜索，即每隔一段时间（比如Google一般是28天），搜索引擎主动派出“蜘蛛”程序，对一定IP地址范围内的互联网站进行检索，一旦发现新的网站，它会自动提取网站的信息和网址加入自己的数据库。另一种是提交网站搜索，即网站拥有者主动向搜索引擎提交网址，它在一定时间内（2天到数月不等）定向向你的网站派出“蜘蛛”程序，扫描你的网站并将有关信息存入数据库，以备用户查询。由于搜索引擎索引规则发生了很大变化，主动提交网址并不保证你的网站能进入搜索引擎数据库，因此目前最好的办法是多获得一些外部链接，让搜索引擎有更多机会找到你并自动将你的网站收录。当用户以关键词查找信息时，搜索引擎会在数据库中进行搜寻，如果找到与用户要求内容相符的网站，便采用特殊的算法——通常根据网页中关键词的匹配程度，出现的位置、频次，链接质量等——计算出各网页的相关度及排名等级，然后根据关联度高低，按顺序将这些网页链接返回给用户。

百度搜索引擎工作原理

第二讲：百度搜索引擎及工作原理一、百度搜索引擎及工作原理？ 1、抓取：搜索引擎蜘蛛又叫爬虫或机器人，是一套信息抓取的程序，百度蜘蛛是通过网络上链接来爬取、搜集网页上的内容信息。分为深度抓取和广度抓取，怎么让蜘蛛来抓取呢？一般有三种途径：外链、主动提交链接、蜘蛛自己来。我们可以通过服务器日志及百度站长平台抓取频率来判断蜘蛛是否来抓取网页了。在抓取的过程当中影响蜘蛛抓取的因素有路径（过长、中文）以及服务器打开速度。 2、过滤：通过过滤系统将一些低质量的垃圾内容过滤掉,比如说复制来的，采集来的，主题内容不相关的无价值内容，不够丰富的内容（内容是否为高质量、稀缺性内容）通通过滤掉。另外，对于一些无法识别的：js、没有添加alt属性的图片、视频上下方没有加加文字说明的、flash、iframe框架结构、登录页面都会过滤掉。 3、收录：

将通过过滤模块的页面储存在索引库里，我们称之为收录。怎么查询呢？直接在搜索框内输入网址即可查询是否被收录了，查询整个网站收录量用到site指令：site+域名收录了并不一定有排名，它是网页参与排名的前提条件并非充分条件。只有网站单个页面权重提升了整个网站权重才会更高更强大。搜索引擎对网站的信任度非常重要，是一个长期积累过程，最终可以达到一个秒收的程度。 4、排序：通过百度算法系统进行评分，来计算页面的综合得分情况进行排序，最后展现在搜索引擎的搜索结果页中。因此，我们必须研究搜索引擎排名机制和影响页面排名的因素有哪些。二、你知道网站不收录的原因有哪些？ 1、有没有通知蜘蛛来或对蜘蛛有没有进行封禁 2、页面内容质量低 3、排名周期（观察期） 4、网页内容是否能够被蜘蛛识别

搜索引擎工作的基础流程与原理

参数，然后对相应站点进行抓取。在这里，我要说明一下，就是针对百度来说，site的数值并非是蜘蛛已抓取你页面的数值。比如site:https://www.360docs.net/doc/165476309.html,，所得出的数值并不是大家常说的百度收录数值，想查询具体的百度收录量应该在百度提供的站长工具里查询索引数量。那么site是什么？这个我会在今后的文章中为大家讲解。那么蜘蛛如何发现新链接呢？其依靠的就是超链接。我们可以把所有的互联网看成一个有向集合的聚集体，蜘蛛由起始的URL集合A沿着网页中超链接开始不停的发现新页面。在这个过程中，每发现新的URL都会与集合A中已存的进行比对，若是新的URL，则加入集合A中，若是已在集合A中存在，则丢弃掉。蜘蛛对一个站点的遍历抓取策略分为两种，一种是深度优先，另一种就是宽度优先。但是如果是百度这类商业搜索引擎，其遍历策略则可能是某种更加复杂的规则，例如涉及到域名本身的权重系数、涉及到百度本身服务器矩阵分布等。二.预处理。预处理是搜索引擎最复杂的部分，基本上大部分排名算法都是在预处理这个环节生效。那么搜索引擎在预处理这个环节，针对数据主要进行以下几步处理： 1.提取关键词。蜘蛛抓取到的页面与我们在浏览器中查看的源码是一样的，通常代码杂乱无章，而且其中还有很多与页面主要内容是无关的。由此，搜索引擎需要做三件事情：代码去噪。去除掉网页中所有的代码，仅剩下文本文字。②去除非正文关键词。例如页面上的导航栏以及其它不同页面共享的公共区域的关键词。③去除停用词。停用词是指没有具体意义的词汇，例如“的”“在”等。当搜索引擎得到这篇网页的关键词后，会用自身的分词系统，将此文分成一个分词列表，然后储存在数据库中，并与此文的URL进行一一对应。下面我举例说明。假如蜘蛛爬取的页面的URL是https://www.360docs.net/doc/165476309.html,/2.html，而搜索引擎在此页面经过上述操作后提取到的关键词集合为p，且p是由关键词p1,p2,……,pn组成，则在百度数据库中，其相互间的关系是一一对应，如下图。

百度搜索引擎工作原理

以及其他信息。搜索引擎基本工作原理

与全文搜索引擎相比，目录索引有许多不同之处。首先，搜索引擎属于自动网站检索，而目录索引则完全依赖手工操作。用户提交网站后，目录编辑人员会亲自浏览你的网站，然后根据一套自定的评判标准甚至编辑人员的主观印象，决定是否接纳你的网站。其次，搜索引擎收录网站时，只要网站本身没有违反有关的规则，一般都能登录成功。而目录索引对网站的要求则高得多，有时即使登录多次也不一定成功。尤其象Yahoo!这样的超级索引，登录更是困难。此外，在登录搜索引擎时，我们一般不用考虑网站的分类问题，而登录目录索引时则必须将网站放在一个最合适的目录（Directory）。最后，搜索引擎中各网站的有关信息都是从用户网页中自动提取的，所以用户的角度看，我们拥有更多的自主权；而目录索引则要求必须手工另外填写网站信息，而且还有各种各样的限制。更有甚者，如果工作人员认为你提交网站的目录、网站信息不合适，他可以随时对其进行调整，当然事先是不会和你商量的。目录索引，顾名思义就是将网站分门别类地存放在相应的目录中，因此用户在查询信息时，可选择关键词搜索，也可按分类目录逐层查找。如以关键词搜索，返回的结果跟搜索引擎一样，也是根据信息关联程度排列网站，只不过其中人为因素要多一些。如果按分层目录查找，某一目录中网站的排名则是由标题字母的先后顺序决定（也有例外）。目前，搜索引擎与目录索引有相互融合渗透的趋势。原来一些纯粹的全文搜索引擎现在也提供目录搜索，如Google就借用Open Directory目录提供分类查询。而象Yahoo! 这些老牌目录索引则通过与Google等搜索引擎合作扩大搜索范围（注），在默认搜索模式下，一些目录类搜索引擎首先返回的是自己目录中匹配的网站，如国内搜狐、新浪、网易等；而另外一些则默认的是网页搜索，如Yahoo。新竞争力通过对搜索引擎营销的规律深入研究认为：搜索引擎推广是基于网站内容的推广——这就是搜索引擎营销的核心思想。这句话说起来很简单，如果仔细分析会发现，这句话的确包含了搜索引擎推广的一般规律。本文作者在“网站推广策略之内容推广思想漫谈”一文中提出一个观点：“网站内容不仅是大型ICP网站的生命源泉，对于企业网站网络营销的效果同样是至关重要的”。因为网站内容本身也是一种有效的网站推广手段，只是这种推广需要借助于搜索引擎这个信息检索工具，因此网站内容推广策略实际上也就是搜索引擎推广策略的具体应用。百度谷歌编辑查询处理以及分词技术随着搜索经济的崛起，人们开始越加关注全球各大搜索引擎的性能、技术和日流量。作为企业，会根据搜索引擎的知名度以及日流量来选择是否要投放广告等；作为普通网民，会根据搜索引擎的性能和技术来选择自己喜欢的引擎查找资料；作为技术人员，会把有代表性的搜索引擎作为研究对象。搜索引擎经济的崛起，又一次向人们证明了网络所蕴藏的巨大商机。网络离开了搜索将只剩下空洞杂乱的数据，以及大量等待去费力挖掘的金矿。

搜索引擎工作原理

一、搜索引擎引题搜索引擎是什么？这里有个概念需要提一下。信息检索(Information Retrieval 简称IR) 和搜索(Search) 是有区别的，信息检索是一门学科，研究信息的获取、表示、存储、组织和访问，而搜索只是信息检索的一个分支，其他的如问答系统、信息抽取、信息过滤也可以是信息检索。本文要讲的搜索引擎，是通常意义上的全文搜索引擎、垂直搜索引擎的普遍原理，比如Google、Baidu，天猫搜索商品、口碑搜索美食、飞猪搜索酒店等。 Lucene 是非常出名且高效的全文检索工具包，ES 和Solr 底层都是使用的Lucene，本文的大部分原理和算法都会以Lucene 来举例介绍。为什么需要搜索引擎？看一个实际的例子：如何从一个亿级数据的商品表里，寻找名字含“秋裤”的商品。使用SQL Like select * from item where name like '%秋裤%' 如上，大家第一能想到的实现是用like，但这无法使用上索引，会在大量数据集上做一次遍历操作，查询会非常的慢。有没有更简单的方法呢，可能会说能不能加个秋裤的分类或者标签，很好，那如果新增一个商品品类怎么办呢？要加无数个分类和标签吗？如何能更简单高效的处理全文检索呢？

使用搜索引擎答案是搜索，会事先build 一个倒排索引，通过词法语法分析、分词、构建词典、构建倒排表、压缩优化等操作构建一个索引，查询时通过词典能快速拿到结果。这既能解决全文检索的问题，又能解决了SQL查询速度慢的问题。那么，淘宝是如何在1毫秒从上亿个商品找到上千种秋裤的呢，谷歌如何在1毫秒从万亿个网页中找寻到与你关键字匹配的几十万个网页，如此大的数据量是怎么做到毫秒返回的。二、搜索引擎是怎么做的？ Part1. 分词分词就是对一段文本，通过规则或者算法分出多个词，每个词作为搜索的最细粒度一个个单字或者单词。只有分词后有这个词，搜索才能搜到，分词的正确性非常重要。分词粒度太大，搜索召回率就会偏低，分词粒度太小，准确率就会降低。如何恰到好处的分词，是搜索引擎需要做的第一步。正确性&粒度分词正确性 “他说的确实在理”，这句话如何分词？ “他-说-的确-实在-理”[错误语义] “他-说-的-确实-在理”[正确语义] 分词的粒度 “中华人民共和国宪法”，这句话如何分词？

搜索引擎分类及工作原理修订稿

搜索引擎分类及工作原理 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-

搜索引擎的分类及工作原理姓名:XXX 班级:XXX 摘要：这篇论文是关于搜索引擎的分类及原理的分析。在浩瀚的网络资源中，搜索引擎（Search Engine）是一种网上信息检索工具，它能帮助用户迅速而全面地找到所需要的信息。它是一个集中了千千万万个站点的地方,主要功能是给人们搜索这些站点。它还会分门别类的把一些好的站点列出来，以方便人们查找资料，有了搜索引擎你就能很容易的找到你想要的内容或站点，因此掌握好使用搜索引擎对于任何上网的用户至关重要。一个好的搜索引擎，不仅数据库容量要大，更新频率、检索速度要快，支持对多语言的搜索，而且随着数据库容量的不断膨胀，还要能从庞大的资料库中精确地找到正确的资料。关键词：搜索引擎工作原理分类蜘蛛搜集网站 1.前言获得网站网页资料，能够建立数据库并提供查询的系统，我们都可以把它叫做搜索引擎。搜索引擎并不真正搜索互联网，它搜索的实际上是预先整理好的网页索引数据库。真正意义上的搜索引擎，通常指的是收集了因特网上几千万到几十亿个网页并对网页中的每一个词（即关键词）进行索引，建立索引数据库的全文搜索引擎。当用户查找某个关键词的时候，所有在页面内容中包含了该关键词的网页都将作为搜索结果被搜出来。在经过复杂的算法进行排序后，这些结果将按照与搜索关键词的相关度高低，依次排列。 2.搜索引擎分类

搜索引擎按其工作方式主要可分为三种，分别是全文搜索引擎（Full Text Search Engine）、目录索引类搜索引擎（Search Index/Directory）和元搜索引擎（Meta Search Engine）。全文搜索引擎全文搜索引擎是从网站提取信息建立网页数据库。搜索引擎的自动信息搜集功能分两种。一种是定期搜索，即每隔一段时间搜索引擎主动派出“蜘蛛”程序，对一定IP地址范围内的互联网站进行检索，一旦发现新的网站，它会自动提取网站的信息和网址加入自己的数据库。另一种是提交网站搜索，即网站拥有者主动向搜索引擎提交网址，它在一定时间内（2天到数月不等）定向向你的网站派出“蜘蛛”程序，扫描你的网站并将有关信息存入数据库，以备用户查询。由于近年来搜索引擎索引规则发生了很大变化，主动提交网址并不保证你的网站能进入搜索引擎数据库，因此目前最好的办法是多获得一些外部链接，让搜索引擎有更多机会找到你并自动将你的网站收录。当用户以关键词查找信息时，搜索引擎会在数据库中进行搜寻，如果找到与用户要求内容相符的网站，便采用特殊的算法——通常根据网页中关键词的匹配程度，出现的位置/频次，链接质量等——计算出各网页的相关度及排名等级，然后根据关联度高低，按顺序将这些网页链接返回给用户。目录索引首先，搜索引擎属于自动网站检索，而目录索引则完全依赖手工操作。用户提交网站后，目录编辑人员会亲自浏览你的网站，然后根据一套自定的评判标准甚至编辑人员的主观印象，决定是否接纳你的网站。

搜索引擎分类及工作原理

搜索引擎工作原理

刚做网站不久，就接触到了收索引擎优化一词，第一次听说这个词还感觉挺陌生的，在我好奇心的驱使下，我接触到了SEO.既然初次接触，那么他的工作原理是什么呢？通过几天的学习终于算是认识他了！下面我就结合我的学习经验谈谈收索引擎的工作原理！了解了原理之后才能更好地做SEO. 从某个角度来说，SEO工作人员优化网站就是要尽量减少收索引擎的工作量，降低收索引擎的工作难度，使搜索引擎能更轻松、快速地收录网站页面，更准确地提取页面内容。搜索引擎的工作大致可以分成三个阶段： 1）爬行和抓取：收索引擎蜘蛛通过跟踪链接来访问网页，获得页面的HTML代码并存入地址库。 2）预处理：搜索引擎对抓取来的页面进行文字提取，中文分词，索引等处理，已被排名程序调用， 3）排名：当用户输入关键词后，排名程序调用索引库引擎，计算出相关性，然后按一定格式生成搜索结果的页面。一：爬行和抓取爬行和抓取是搜索引擎工作的第一步，完成数据收集的任务。 1．蜘蛛搜索引擎用来爬行和访问页面的程序被称为蜘蛛（spider），也称为机器人（bot）。搜索引擎蜘蛛访问网站页面时类似于普通用户使用的浏览器。蜘蛛程序发出页面访问请求后，服务器返回HTML代码，蜘蛛程序把收到的代码存入原始页面数据库。搜索引擎为了提高爬行和抓取速度，都使用多个蜘蛛并发分布爬行。蜘蛛访问任何一个网站时，都会先访问网站根目录下的robots.txt文件。如果robots.txt文件禁止搜索引擎抓取某些文件或目录，蜘蛛将遵守协议，不抓取被禁止的网址。 2．跟踪链接为了抓取网上尽量多的页面，搜索引擎蜘蛛会跟踪页面上的链接，从一个页面爬到下一个页面，就好像蜘蛛在蜘蛛网上爬行那样，这也就是搜索引擎蜘蛛这个名称的由来。整个互联网是由相互链接的网站及页面组成的。从理论上说，蜘蛛从任何一个页面出发，顺着链接都可以爬行到网上的所有页面。当然，由于网站及页面链接结构异常复杂，蜘蛛需要采取一定的爬行策略才能遍历网上所有页面。

搜索引擎的基本工作原理分析

互联网营销学员优秀课堂作品：搜索引擎的基本工作原理分析实践出真知，课堂上讲得好的老师不一定是好老师，能让学生理解，转化为实际操作才是好老师。尤其是在IT培训里，能够将知识转化为生产力，能够将构想转化为页面，能够将理论真正融合入学生的知识库里，才是一名好的讲师。这是互联网营销919班赵同学的作业，老师对她的这篇分析在班级里提出了重点表扬。下面我们来一起感受学习下赵同学的收获吧! 题目：搜索引擎的基本工作原理分析首先，搜索引擎的基本工作原理包括如下三个过程： 1、搜索引擎蜘蛛爬行抓取：在互联网中发现、搜集网页信息，同时对信息进行提取和组织后，建立索引库; 2、预处理：再由检索器根据用户输入的查询关键字，在临时索引库中快速检出文档，进行文档与查询的相关度匹配与评价; 3、排名展现：对相关匹配度较高的文档做为输出的结果，并进行排序后，将查询结果返回给用户。接下来，进入索引与链接关系内容，先附上一张工作原理图，可以帮助您加深理解，开始喽~ 搜索引擎工作原理图

第一步：正向索引我们知道搜索引擎蜘蛛在爬行和抓取网页的时候进行了提取文字信息，分词，去噪，去重等处理，最后便得到了一个关于页面主题的关键词集合，接下来搜索引擎会对这个集合进行正向索引，即把每个页面中的多个关键词和页面建立对应关系，并且同时会对这些关键词记录它们的密度，频率，表现格式等权重信息，表现格式主要是分析这些关键词是否使用了H1标签，是否使用了粗体或颜色变化，是否出现在了页面的title，description，keywords标签等权重标签。第二步：倒序索引当这个正向索引关键词集合建立起来以后，依然不能用来进行排名计算，如果用户在搜索引擎中输入关键词，那么搜索引擎需要在这个集合中先找见关键词，然后再找出与关键词对应的页面，最后通过进行复杂的计算程序得出排名，显然这个运算过程在短时间内是难以完成的。为了提高用户搜索信息能实时返回结果，搜索引擎会对上面得到的正向索引信息进行反向索引，即以关键词为单位，把跟它对应的页面放入同一个集合中，这样在用户搜索关键词进行排序的时候，搜索引擎只要找到匹配的关键词就能返回包含这个关键词的页面集合，当搜索引擎预处理工作进行到这里时，大家是不是对它的工作原理已经有点明朗了。第三步：链接关系计算当搜索引擎进行反向索引之后，还需要计算大量的相关信息才能对页面做出排名，在这个过程中最为关键的就是计算页面的链接关系，比如有哪些页面通过链接导入这个页面，这个页面导出了哪些链接，链接的锚文本采用了哪些关键词等等，这个运算量是非常庞大的。关于计算链接关系，google的PR值就是这种链接关系的一种体现。额外补充：除了对html文件进行索引外，搜索引擎还能对其他形式的文件进行索引，比如常见的TXT，PPT，WORD，PDF文件等，虽然现在搜索引擎对图片，Flash动画，视频的索引能力大大增强，但是跟索引html文件能力比起来，还是有一段距离的，所以大家在网站中放置一些图片，动画或者视频的时候，最好配上文字说明，为搜索引擎蜘蛛做出引导，减轻它的工作压力哦。

搜索引擎工作原理简介

一、搜索引擎工作的一个大概过程： 1.爬行和抓取搜索引擎蜘蛛通过跟踪链接访问网页，获得页面HTML 代码存入数据库，抓取从左往右，从上往下 2.预处理索引程序对抓取来的页面数据进行文字提取、中文分词、索引等处理，以备排名程序调用 3.排名用户输入关键词后，排名程序调用索引库数据，计算相关性，然后按一定格式生成搜索结果页面二、爬行和抓取 1.蜘蛛概念：搜索引擎用来爬行和访问页面的程序被称为蜘蛛，也称为机器人 2.跟踪链接最简单的爬行查看方式分为两种：深度优先和广度优先（1）深度优先（2）广度优先 A B1 B2 B3 A1 A2 A3 指的是蜘蛛沿着发现的链接一直向前爬行，直到前面再也没有其他链接，然后返回到第一个页面，沿着另一个链接再一直往前爬行。图例解说：蜘蛛跟踪链接从A 页面爬行到A1、A2、A3到A3页面后，没有其它链接可以跟踪就返回A 页面，顺着页面上的另一链接，爬行到B1、B2、B3 A C1 B1 A1 A2 A3 A4 指蜘蛛在一个页面上发现多个链接时，不是顺着一个链接一直向前，而是把页面上所有第一层链接都爬一遍，然后再沿着第二层页面上的发现链接爬向第三层。图例解说：蜘蛛从A 页面爬行到A1、B1、C1页面，直到A 页面上的所有链接都爬行完，然后从A1页面发现的下一层链接，爬行到A1、A2、A3

3.吸引蜘蛛理论上蜘蛛可以爬行和抓取所有页面，但实际上不能、也不会这么做。既然不能抓取所有页面，它所要做的就是尽量抓取重要页面。影响页面重要性的因素有哪些呢？ ——网站和页面权重。质量高、资格老的网站被认为权重比较高，这种页面被爬行的深度也越深，内页被收录更多 ——页面更新度。经常更新的页面（高质量信息）蜘蛛抓取的也频繁 ——导入链接。页面的抓取要有导入链接，不然就会形成一种“孤岛效应”，无法访问。高质量的导入链接也经常使页面上的导出链接被爬行深度增加 ——与首页点击距离。离首页点击距离越近，页面权重越高，被蜘蛛爬行的机会也越大 4.地址库为了避免重复爬行和抓取网址，搜索引擎会建立一个地址库，记录已经被发现还没有抓取的页面，以及已经被抓取的页面 5.爬行时的复制内容检测检测并删除复制内容通常是在预处理过程中进行的，但现在蜘蛛在爬行和抓取文件时也会进行一定程度的复制内容检测。遇到权重很低的网站上大量转载或抄袭内容时，很可能不再继续爬行三、预处理（简称索引，因为索引是它最主要的步骤） 1.提取文字现在的搜索引擎还是以文字内容为基础。因此预处理要做的就是从HTML文件中去除标签、程序，提取出可以用于排名处理的网页文字内容，有时也会提取一些特殊包含文字信息的代码，比如Meta 标签中的文字、图片替代文字、Flash 文件的替代文字。链接锚文字等 2.中文分词分词是中文搜索引擎特有的步骤。搜索引擎存储和处理页面及用户搜索都是以词为基础的。中文分词方法基本上有两种：基于词典匹配和基于统计比如在百度搜索“搜索引擎优化”百度把“搜索引擎优化”当成一个词，而在Gooogle分切为“搜索、引擎、优化”三个词。所以，百度分切分得更为合理，Google分词时倾向于更为细碎。 3.去停止词页面内容中经常都会有一些出现频率很高，却对内容没有任何影响的词，如“的、地、得”之类的助词，“啊、哈、呀”之类的感叹词，这些词被称为停止词，搜索引擎在索引页面之前会去掉这些停止词，使索引数据主题便为突出，减少无谓的计算量。 4.消除噪声搜索引擎需要识别并消除这些噪声（比如版权声明文字、导航条、广告等），排

搜索引擎工作原理

搜索引擎的基本工作原理包括以下三个过程：首先，在互联网上查找和收集网页信息；同时，提取并组织信息以建立索引库；然后，检索器根据用户输入的查询关键词，快速检出索引数据库中的文档，评估文档与查询之间的相关性，对输出结果进行排序，并将查询结果返回给用户。搜索引擎的基本工作原理： 1.抓取网页。每个独立的搜索引擎都有自己的网络搜寻器。Spider 通过网页中的超链接从一个网站爬网到另一个网站，并通过超链接分析不断访问和爬网更多的网页。捕获的网页称为网页快照。由于超链接在Internet中得到广泛使用，因此从理论上讲，大多数网页可以从一定范围的网页中收集。 2.处理网页。搜索引擎捕获到网页后，它必须做很多预处理工作才能提供检索服务。其中，最重要的是提取关键字，并建立索引数据库和索引。其他包括删除重复的网页，分词（中文），判断网页类型，分析超链接，计算网页的重要性/丰富程度等等。 3.提供检索服务。用户输入关键词进行搜索，搜索引擎从索引数据库中找到与关键词匹配的网页；为了用户的方便，除了网页的标题和URL，还将提供网页摘要和其他信息。

2搜索引擎在搜索引擎分类中，我们提到了全文搜索引擎从网站提取信息并建立Web数据库的概念。搜索引擎有两种自动信息收集功能。一种是常规搜索，即每隔一段时间（例如Google通常有28天），搜索引擎会主动发送“蜘蛛”程序来搜索特定IP地址范围内的Internet 站点。找到新网站后，它将自动提取该网站的信息和地址，并将其添加到其自己的数据库中。另一种是提交网站搜索，即网站所有者自愿将网站地址提交给搜索引擎，搜索引擎会在一定时间段（从2天到几个月不等）内向您的网站发送“蜘蛛”程序，扫描您的网站并将相关信息存储在数据库中，以供用户查询。由于搜索引擎的索引规则已发生很大变化，因此主动提交网站并不能保证您的网站可以进入搜索引擎数据库。因此，目前最好的方法是获取更多的外部链接，以便搜索引擎有更多机会找到您并自动包含您的网站。当用户通过关键字搜索信息时，搜索引擎将在数据库中搜索。如果找到与用户要求的内容相匹配的网站，则将采用特殊算法（通常根据网页中关键字的匹配程度，位置，频率，链接质量等）来计算相关性和排名级别，然后根据相关性，这些网页链接将按顺序返回给用户。

搜索引擎工作原理

搜索引擎工作原理搜索引擎的基本工作原理包括如下三个过程：首先在互联网中发现、搜集网页信息；同时对信息进行提取和组织建立索引库；再由检索器根据用户输入的查询关键字，在索引库中快速检出文档，进行文档与查询的相关度评价，对将要输出的结果进行排序，并将查询结果返回给用户。 1、抓取网页。每个独立的搜索引擎都有自己的网页抓取程序爬虫（spider）。爬虫Spider顺着网页中的超链接，从这个网站爬到另一个网站，通过超链接分析连续访问抓取更多网页。被抓取的网页被称之为网页快照。由于互联网中超链接的应用很普遍，理论上，从一定范围的网页出发，就能搜集到绝大多数的网页。 2、处理网页。搜索引擎抓到网页后，还要做大量的预处理工作，才能提供检索服务。其中，最重要的就是提取关键词，建立索引库和索引。其他还包括去除重复网页、分词（中文）、判断网页类型、分析超链接、计算网页的重要度/丰富度等。 3、提供检索服务。用户输入关键词进行检索，搜索引擎从索引数据库中找到匹配该关键词的网页；为了用户便于判断，除了网页标题和URL外，还会提供一段来自网页的摘要以及其他信息。在搜索引擎分类部分我们提到过全文搜索引擎从网站提取信

息建立网页数据库的概念。搜索引擎的自动信息搜集功能分两种。一种是定期搜索，即每隔一段时间（比如Google一般是28天），搜索引擎主动派出“蜘蛛”程序，对一定IP地址范围内的互联网站进行检索，一旦发现新的网站，它会自动提取网站的信息和网址加入自己的数据库。另一种是提交网站搜索，即网站拥有者主动向搜索引擎提交网址，它在一定时间内（2天到数月不等）定向向你的网站派出“蜘蛛”程序，扫描你的网站并将有关信息存入数据库，以备用户查询。由于搜索引擎索引规则发生了很大变化，主动提交网址并不保证你的网站能进入搜索引擎数据库，因此目前最好的办法是多获得一些外部链接，让搜索引擎有更多机会找到你并自动将你的网站收录。当用户以关键词查找信息时，搜索引擎会在数据库中进行搜寻，如果找到与用户要求内容相符的网站，便采用特殊的算法——通常根据网页中关键词的匹配程度，出现的位置、频次，链接质量等——计算出各网页的相关度及排名等级，然后根据关联度高低，按顺序将这些网页链接返回给用户。