垂直搜索引擎技术指标
垂直搜索引擎技术指标
一、什么是垂直搜索
垂直搜索是针对某一个行业的专业搜索引擎，是搜索引擎的细分和延伸，是对网页库中的某类专门的信息进行一次整合，定向分字段抽取出需要的数据进行处理后再以某种形式返回给用户。
垂直搜索引擎和普通的网页搜索引擎的最大区别是对网页信息进行了结构化信息抽取，也就是将网页的非结构化数据抽取成特定的结构化信息数据，好比网页搜索是以网页为最小单位，基于视觉的网页块分析是以网页块为最小单位，而垂直搜索是以结构化数据为最小单位。然后将这些数据存储到数据库，进行进一步的加工处理，如：去重、分类等，最后分词、索引再以搜索的方式满足用户的需求。
整个过程中，数据由非结构化数据抽取成结构化数据，经过深度加工处理后以非结构化的方式和结构化的方式返回给用户。
垂直搜索引擎的应用方向很多，比如企业库搜索、供求信息搜索引擎、购物搜索、房产搜索、人才搜索、地图搜索、mp3搜索、图片搜索……几乎各行各业各类信息都可以进一步细化成各类的垂直搜索引擎。
二、垂直搜索技术概述
垂直搜索技术主要分为两个层次：模板级和网页库级。
模板级是针对网页进行模板设定或者自动生成模板的方式抽取数据，对网页的采集也是针对性的采集，适合规模比较小、信息源少且稳定的需求，优点是快速实施、成本低、灵活性强，缺点是后期维护成本高，信息源和信息量小。
网页库级就是在信息源数量上、数据容量上检索容量上、稳定性可靠性上都是网页库搜索引擎级别的要求，和模板方式最大的区别是对具体网页不依赖，可针对任意正常的网页进信息采集信息抽取……。这就导致这种方式数据容量上和模板方式有质的区别，但是其灵活性差、成本高。当然模板方式和网页库级的方式不是对立的，这两者对于垂直搜索引擎来说是相互补充的，因为技术只是手段，目的是切反用户之需。本文谈及的技术主要是指网页库级别垂直搜索引擎技术。下图为垂直搜索引擎结构的拓扑图。
三、垂直搜索引擎的主要技术指标
<1>、信息采集技术：
垂直搜索引擎spider和网页库的spider相比应该是更加专业，可定制化。可定向性的采集和垂直搜索范围相关的网页忽略不相关的网页和不必要的网页，选择内容相关的以及适合做进一步处理的网页深度优先采集、对页面有选择的调整更新频率……，采集可通过人工设定网址和网页分析url方式共同进行。垂直搜索对信息的更新有着特别的要求，根据这些特点可以从以下几点考虑1.信息源的稳定性（不能让信息源网站感觉到spider的压力）2.抓取的成本问题3.对用户体验改善程度。根据以上几点制定一种比较好的策略，要做到恰到好处。策略上可以评估网站/网页更新的系数、网站/网页的重要系数、用户点击系数（或曝光系数）、网站稳定系数……，根据这些系数来确定对这些网站/网页更新的频率。再由于新信息和更新了的信息list页面前面或者首页，所以对网页进行很好的分级可以以低成本很好的解决更新问题，系数比较低的网页一月update一次，稍微高点的一周update一次、中等的几天到一天一次、高的几小时到几分钟一次。类似搜索引擎的大库、周库、日库，小时库……
聚焦、实时和可管理
一般互联网搜索面向全网信息，采集的范围广、数量大，但往往由于更新周期的要求，采集的深度或说层级比较浅，采集动态网页优先级比较低，因而被称为水平搜索。而垂直搜索带有专业性或行业性的需求和目标，所以只对局部来源的网页进行采集，采集的网页数量适中。但其要求采集的网页全面，必须达到更深的层级，采集动态网页的优先级也相对较高。在实际应用中，垂直搜索的网页采集技术能够按需控制采集目标和范围、按需支持深度采集及按需支持复杂的动态网页采集，即采集技术要能达到更加聚焦、纵深和可管控的需求，并且网页信息更新周期也更短，获取信息更及时。
一般信息采集软件（爬虫）的基本结构包含以下模块：
（1）保存种子的URL和待取的URL的数据结构。
（2）保存已抓取过的URL的数据结构，防止重复抓取。
（3）页面获取模块。
（4）对已经获取的页面内容的各个部分进行抽取的模块。
以下为其他可选模块：
（5）负责连接前处理模块
（6）负责连接后处理模块
（7）过滤器模块
（8）负责多线程模块
（9）负责分布式的模块
信息采集实质上也就是搜索引擎对页面的收录
页面收录-就是指搜索引擎通过蜘蛛程序在互联网上抓取页面并进行存储的过程，为搜索引擎开展各项工作提供数据支持。（包括：域名列表、URL列表、网页快照页面）
1）页面收录方式：广度优先、深度优先、用户提交等三种方式。
广度优先–如果把整个网站看作是一棵树，首页就是根，每个页面就是叶子。广度优先是一种横向的页面抓取方式，先从树的较浅层开始抓取页面，直至抓取完同一层次上的所有页面后才进入下一层。因些，在对网站进行优化的时候，我们应该把网站中相对重要的信息展示在层次较浅的页面上（例如，在首页上推荐一些热门产品或者内容）。
如下图所示(广度优先抓取流程)。首先，搜索引擎从网站首页出发，抓取首页上所有链接指向的页面，形成页面集合(A)，并解析出集合(A)中所有页面的链接；再跟踪这些链接抓取下一层的页面，形成集合(B)。递归地抓取完所有浅层页面，再进一步抓取深层页面。
深度优先–是一种纵向的页面抓取方式，首先抓取浅层页面中的某一个链接，然后顺着该链接进一步抓取该链接的下一层页面，直至抓取完最深层次的页面后才返回浅层页面再继续抓取。使用深度优先的抓取方式，搜索引擎就可以抓取到网站中较为隐蔽、冷门的页面，以满足更多用户的需求。
如下图2-3所示(深度优先抓取流程)。首先，搜索引擎从网站首页出发，提取首页中的所有链接；再沿着其中的一个链接抓取到页面1-1，同时提取页面1-1 中的所有链接；接着，沿着页面1-1中的一个链接A-1抓取到页面2-1，同时提取页面2-1中的所有链接；再沿着页面2-1中的一个链接B-1继续抓取更深一层的页面。递归地抓取到网站最深层次的页面，才返回首页继续抓取。
用户提交–为了抓取到更多的网页，搜索引擎还允许网站管理员主动提交页面。网站管理员只需把网站中页面的URL按照指定的格式制作成文件，提交给搜索引擎，搜索引擎就可以通过该文件对网站中的页面进行抓取及更新。
这种由网站管理员主动提交页面的方式大大提高了搜索引擎抓取页面的效率及质量；而对于网站本身来说，也大大提高了网站页面被收录的数量（目前Google及Yahoo!都支持这种页面抓取方式）。
为了提高抓取页面的效率及质量，搜索引擎会结合多种方式去抓取页面。例如，先使用广度优先的方式，把抓取范围铺得尽可能宽，获取到尽可能多的重要页面；再使用深度优先的方式，抓取更多隐蔽的页面；最后，结合用户提交的信息，抓取那些被遗漏的页面。
2）搜索引擎对页面的维护方式：定期抓取、增量抓取、分类定位抓取等三种方式。
定期抓取-也称周期性抓取，即搜索引擎周期性地对网站中已收录的页面进行全面的更新。（包括：替换旧页面、删掉不存在页面、存储新页面）
增量抓取-对网站中某些重要的页面进行了定时监控，以实现对页面的更新及维护。（这也是为什么搜索引擎对重要页面的更新周期会更快的原因，例如，内容经常更新的页面，搜索引擎也会经常对其进行更新，从而及时发现新内容、删除不存在信息）
分类定位抓取-根据网站页面的类别或性质来制定相应的更新周期来定时监控页面。（例如，“新闻资讯”类页面的更新周期可以精确到每分钟，而“资源下载”类页面的更新周期就可以定为一天或更长时间）
为了提高页面的更新频率及质量，搜索引擎会结合多种方式去更新。例如，一个网站中更新比较频繁的首页，可以使用增量抓取方式对其进行监控，以便对网站中相对重要的页面进行及时更新；而对于实时性非常高的论坛页面，则可以采用分类定位的抓取方式；而为了防止遗漏网站中的某些页面，还需要采用定期抓取的方式。
3）搜索引擎对页面的存储
搜索引擎在抓取页面时，除了存储原始页面（即网页快照）外，还会附加一系列信息（例如，文件类型、文件大小、最后修改时间、URL、IP地址、抓取时间等）,再把这些信息作为开展某项工作的依据。
<2>、网页信息抽取技术：
结构化信息抽取技术，将网页中的非结构化数据按照一定的需求抽取成结构化数据。有两种方式，简单的就是模板方式，另外就是对网页不依赖web结构化信息抽取方式，这两种方式可以互取长处，以最简单最有效的办法满足需求。垂直搜索引擎和通用搜索引擎最大的区别就是对网页信息结构化抽取后再结构化数据进行深度的处理，提供专业的搜索服务。所以web结构化信息抽取的技术水平是决定垂直搜索引擎质量的重要技术指标。
水平搜索引擎仅能对网页的标题和正文进行解析和提取，但不提供其时间、来源、作者及其他元数据的解析和提取。由于垂直搜索引擎服务的特殊性，往往要求按需提供时间、来源、作者及其他元数据解析，包括对网页中特定内容的提取。比如：在论坛搜索、生活服务、订票服务、求职服务、风险信用、竞争情报、行业供需、产品比较等特定垂直搜索服务中，要求对于作者、主题、地区、机构名称、产品名称以及特定行业用语进行提取，才能进一步提供更有价值的搜索服务。这里又包括：
简单的语法分析：
简单的语法分析在搜索引擎中非常重要，可以通过简单的语法分析来改善数据的质量，低成本的获得某类信息，改善排序，寻找需要的内容……
信息处理技术：
信息处理包括的范围比较广，主要包括去重、聚类、分析……。
数据挖掘：
找出您的信息的关联性对于垂直搜索来说非常重要，有效，可以在这些相关性上为用户提供更细致的服务。高度智能化的数据挖掘
垂直搜索与水平搜索的最大区别是它对网页信息进行了结构化信息抽取加工，也就是将网页的非结构化数据抽取成特定的结构化信息数据，好比网页搜索是以网页为最小单位，基于视觉的网页块分析是以网页块为最小单位，而垂直搜索是以结构化数据为最小单位。基于结构化数据和全文数据的结合，垂直搜索才能为用户提供更加到位、更有价值的服务。整个结构化信息提取贯穿从网页解析到网页加工处理的过程。同时面对上述要求，垂直搜索还能够按需提供智能化处理功能，比如自动分类、自动聚类、自动标引、自动排重，文本挖掘等等。这部分是垂直搜索乃至信息处理的前沿技术在一些海量信息处理的场合能够起到很
好的应用效果。下面配合图标详细说明：
搜索引擎对页面的分析
页面分析-首先是对页面（下载到搜索引擎本地的页面-网页快照）建立索引，以实现对页面的快速定位；然后，提取页面的正文信息（过滤掉HTML标签），并对正文信息进行切词以及为这些词（即关键字）建立索引，从而得到页面与关键字的之间对应关系（一个页面对应多个关键字）；最后，对所有关键字进行重组，并建立关键字与网页间对应关系的反向索引列表（一个关键字对应多个网页URL），从而实现根据关键字快速定位至相应的网页。（包括：网页索引表、切词后形成的关键字索引表、页面与关键字的”一对多”的关系列表、重组关键字与页面的”一对多”的关系列表）。
1）网页索引-为页面URL建立索引表，这样通过URL就可以快速定位到对应的页面。
2）正文信息提取- 过滤网页标签（如：HTML标签、JS标签、PHP标签、ASP标签等），这就是js 对搜索引擎无效的原因。
3）切词/分词- 两种切词方法：字符串匹配切词、统计分词。
①字符串匹配切词-是基于一个足够大、足够权威的“词典（词库）”进行的。如果页面上的词与“词典”中的词匹配，则为命中。这样就可以得到一个词或者短语。
②统计分词- 是根据相邻的两个（或多个）字出现的概率来判断这两个（或多个）字组合后是否会形成一个词。统计分词也常常结合“词典”进行匹配，常用于识别一些新词汇。
4）页面正文信息经过切词系统处理后，形成了关键字列表。其中包含了关键字编号、网页编号、关键字出现次数、关键字在页面中的位置区域。
搜索引擎对页面排序
页面排序-搜索引擎结合页面的内外部因素计算出页面与某个关键字的相关程度，从而得到与该关键字相关的页面排序列表。
影响页面排序因素：页面相关性、链接权重、用户行为等。
1）页面相关性
页面相关性-是指页面内容与用户所查询的关键字在意义上的接近程度。主要由关键字匹配度、关键字密度、关键字分布、关键字权重标签等决定。
①关键字匹配度- 页面中是否包含关键字K、关键字K在页面中出现的次数。
②关键字密度= 关键字词频/ 网页总词汇量。
③关键字分布- 关键字在页面中出现的位置。
④关键字权重标签- 如：字体样式、字号、颜色等。（
...、、、、、、）W（页面相关性）= W（关键字匹配度）+ W（关键字密度）+ W（关键字分布）+ W（关键字权重标签）
2）链接权重
链接权重- 链接主要分为内部链接、外部链接两种。某一页面得到的链接（包括内、外部链接）越多，那么该页面的链接权重值就越高。
3）用户行为
用户行为- 搜索引擎会根据用户对搜索结果的点击次数来对排序结果进行定期改进。
W（页面权重值）= W（页面相关性）+ W（链接权重）+ W（用户行为）
<3>、分词技术：
面向搜索的分词技术，建立和您的行业相关的词库。注意这是面向搜索的分词，不是面向识别和准确的分词。
信息的飞速增长，使搜索引擎成为人们查找信息的首选工具，Google、百度、中国搜索等大型搜索引擎一直是人们讨论的话题。随着搜索市场价值的不断增加，越来越多的公司开发出自己的搜索引擎，阿里巴巴的商机搜索、8848的购物搜索等也陆续面世，自然，搜索引擎技术也成为技术人员关注的热点。
搜索引擎技术的研究，国外比中国要早近十年，从最早的Archie，到后来的Excite，以及altvista、overture、google等搜索引擎面世，搜索引擎发展至今，已经有十几年的历史，而国内开始研究搜索引擎是在上世纪末本世纪初。在许多领域，都是国外的产品和技术一统天下，特别是当某种技术在国外研究多年而国内才开始的情况下。例如操作系统、字处理软件、浏览器等等，但搜索引擎却是个例外。虽然在国外搜索引擎技术早就开始研究，但在国内还是陆续涌现出优秀的搜索引擎，像百度（https://www.360docs.net/doc/8316941168.html,）、中搜（https://www.360docs.net/doc/8316941168.html,）等。目前在中文搜索引擎领域，国内的搜索引擎已经和国外的搜索引擎效果上相差不远。之所以能形成这样的局面，有一个重要的原因就在于中文和英文两种语言自身的书写方式不同，这其中对于计算机涉及的技术就是中文分词。
什么是中文分词
众所周知，英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思。例如，英文句子I am a student，用中文则为：“我是一个学生”。计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词，但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切词。我是一个学生，分词的结果是：我是一个学生。
中文分词和搜索引擎
中文分词到底对搜索引擎有多大影响？对于搜索引擎来说，最重要的并不是找到所有结果，因为在上百亿的网页中找到所有结果没有太多的意义，没有人能看得完，最重要的是把最相关的结果排在最前面，这也称为相关度排序。中文分词的准确与否，常常直接影响到对搜索结果的相关度排序。笔者最近替朋友找一些关于日本和服的资料，在搜索引擎上输入“和服”，得到的结果就发现了很多问题。下面就以这个例子来说明分词对搜索结果的影响，在现有三个中文搜索引擎上做测试，测试方法是直接在Google （https://www.360docs.net/doc/8316941168.html,）、百度（https://www.360docs.net/doc/8316941168.html,）、中搜（http: //https://www.360docs.net/doc/8316941168.html,）上以“和服”为关键词进行搜索：
在Google上输入“和服”搜索所有中文简体网页，总共结果507,000条，前20条结果中有14条与和服一点关系都没有。在第一页就有以下错误：
“通信信息报：瑞星以技术和服务开拓网络安全市场”
“使用纯HTML的通用数据管理和服务- 开发者- ZDNet ...”
“陈慧琳《心口不一》化妆和服装自己包办”
“::外交部：中国境外领事保护和服务指南(2003年版) ...”
“产品和服务”
等等。第一页只有三篇是真正在讲“和服”的结果。
在百度上输入“和服”搜索网页，总共结果为287,000条，前20条结果中有6条与和服一点关系都没有。在第一页有以下错误：
“福建省晋江市恒和服装有限公司系独资企业”
“关于商品和服务实行明码标价的规定”
“青岛东和服装设备”
在中搜上输入“和服”搜索网页，总共结果为26,917条，前20条结果都是与和服相关的网页。
这次搜索引擎结果中的错误，就是由于分词的不准确所造成的。通过笔者的了解，Google的中文分词技术采用的是美国一家名叫Basis Technology（https://www.360docs.net/doc/8316941168.html,）的公司提供的中文分词技术，百度使用的是自己公司开发的分词技术，中搜使用的是国内海量科技（https://www.360docs.net/doc/8316941168.html,）提供的分词技术。由此可见，中文分词的准确度，对搜索引擎结果相关性和准确性有相当大的关系。
中文分词技术
中文分词技术属于自然语言处理技术范畴，对于一句话，人可以通过自己的知识来明白哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解？其处理过程就是分词算法。
现有的分词算法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。
1、基于字符串匹配的分词方法
这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配；按照是否与词性标注过程相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的几种机械分词方法如下：
1）正向最大匹配法（由左到右的方向）；
2）逆向最大匹配法（由右到左的方向）；
3）最少切分（使每一句中切出的词数最小）。
还可以将上述各种方法相互组合，例如，可以将正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法结合起来构成双向匹配法。由于汉语单字成词的特点，正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般说来，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，遇到的歧义现象也较少。统计结果表明，单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169，单纯使用逆向最大匹配的错误率为1/245。但这种精度还远远不能满足实际的需要。实际使用的分词系统，都是把机械分词作为一种初分手段，还需通过利用各种其它的语言信息来进一步提高切分的准确率。
一种方法是改进扫描方式，称为特征扫描或标志切分，优先在待分析字符串中识别和切分出一些带有明显特征的词，以这些词作为断点，可将原字符串分为较小的串再来进机械分词，从而减少匹配的错误率。另
一种方法是将分词和词类标注结合起来，利用丰富的词类信息对分词决策提供帮助，并且在标注过程中又反过来对分词结果进行检验、调整，从而极大地提高切分的准确率。
对于机械分词方法，可以建立一个一般的模型，在这方面有专业的学术论文，这里不做详细论述。
2、基于理解的分词方法
这种分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。它通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分。在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。由于汉语语言知识的笼统、复杂性，难以将各种语言信息组织成机器可直接读取的形式，因此目前基于理解的分词系统还处在试验阶段。
3、基于统计的分词方法
从形式上看，词是稳定的字的组合，因此在上下文中，相邻的字同时出现的次数越多，就越有可能构成一个词。因此字与字相邻共现的频率或概率能够较好的反映成词的可信度。可以对语料中相邻共现的各个字的组合的频度进行统计，计算它们的互现信息。定义两个字的互现信息，计算两个汉字X、Y的相邻共现概率。互现信息体现了汉字之间结合关系的紧密程度。当紧密程度高于某一个阈值时，便可认为此字组可能构成了一个词。这种方法只需对语料中的字组频度进行统计，不需要切分词典，因而又叫做无词典分词法或统计取词方法。但这种方法也有一定的局限性，会经常抽出一些共现频度高、但并不是词的常用字组，例如“这一”、“之一”、“有的”、“我的”、“许多的”等，并且对常用词的识别精度差，时空开销大。实际应用的统计分词系统都要使用一部基本的分词词典（常用词词典）进行串匹配分词，同时使用统计方法识别一些新的词，即将串频统计和串匹配结合起来，既发挥匹配分词切分速度快、效率高的特点，又利用了无词典分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点。
到底哪种分词算法的准确度更高，目前并无定论。对于任何一个成熟的分词系统来说，不可能单独依靠某一种算法来实现，都需要综合不同的算法。笔者了解，海量科技的分词算法就采用“复方分词法”，所谓复方，相当于用中药中的复方概念，即用不同的药才综合起来去医治疾病，同样，对于中文词的识别，需要多种算法来处理不同的问题。
分词中的难题
有了成熟的分词算法，是否就能容易的解决中文分词的问题呢？事实远非如此。中文是一种十分复杂的语言，让计算机理解中文语言更是困难。在中文分词过程中，有两大难题一直没有完全突破。
1、歧义识别
歧义是指同样的一句话，可能有两种或者更多的切分方法。例如：表面的，因为“表面”和“面的”都是词，那么这个短语就可以分成“表面的”和“表面的”。这种称为交叉歧义。像这种交叉歧义十分常见，前面举的“和服”的例子，其实就是因为交叉歧义引起的错误。“化妆和服装”可以分成“化妆和服装”或者“化妆和服装”。
由于没有人的知识去理解，计算机很难知道到底哪个方案正确。
交叉歧义相对组合歧义来说是还算比较容易处理，组合歧义就必需根据整个句子来判断了。例如，在句子“这个门把手坏了”中，“把手”是个词，但在句子“请把手拿开”中，“把手”就不是一个词；在句子“将军任命了一名中将”中，“中将”是个词，但在句子“产量三年中将增长两倍”中，“中将”就不再是词。这些词计算机又如何去识别?
如果交叉歧义和组合歧义计算机都能解决的话，在歧义中还有一个难题，是真歧义。真歧义意思是给出一句话，由人去判断也不知道哪个应该是词，哪个应该不是词。例如：“乒乓球拍卖完了”，可以切分成“乒乓球拍卖完了”、也可切分成“乒乓球拍卖完了”，如果没有上下文其他的句子，恐怕谁也不知道“拍卖”在这里算不算一个词。
2、新词识别
新词，专业术语称为未登录词。也就是那些在字典中都没有收录过，但又确实能称为词的那些词。最典型的是人名，人可以很容易理解句子“王军虎去广州了”中，“王军虎”是个词，因为是一个人的名字，但要是让计算机去识别就困难了。如果把“王军虎”做为一个词收录到字典中去，全世界有那么多名字，而且每时每刻都有新增的人名，收录这些人名本身就是一项巨大的工程。即使这项工作可以完成，还是会存在问题，例如：在句子“王军虎头虎脑的”中，“王军虎”还能不能算词？
新词中除了人名以外，还有机构名、地名、产品名、商标名、简称、省略语等都是很难处理的问题，而且这些又正好是人们经常使用的词，因此对于搜索引擎来说，分词系统中的新词识别十分重要。目前新词识别准确率已经成为评价一个分词系统好坏的重要标志之一。
中文分词的应用
目前在自然语言处理技术中，中文处理技术比西文处理技术要落后很大一段距离，许多西文的处理方法中文不能直接采用，就是因为中文必需有分词这道工序。中文分词是其他中文信息处理的基础，搜索引擎只是中文分词的一个应用。其他的比如机器翻译（MT）、语音合成、自动分类、自动摘要、自动校对等等，都需要用到分词。因为中文需要分词，可能会影响一些研究，但同时也为一些企业带来机会，因为国外的计算机处理技术要想进入中国市场，首先也是要解决中文分词问题。在中文研究方面，相比外国人来说，中国人有十分明显的优势。
分词准确性对搜索引擎来说十分重要，但如果分词速度太慢，即使准确性再高，对于搜索引擎来说也是不可用的，因为搜索引擎需要处理数以亿计的网页，如果分词耗用的时间过长，会严重影响搜索引擎内容更新的速度。因此对于搜索引擎来说，分词的准确性和速度，二者都需要达到很高的要求。目前研究中文分词的大多是科研院校，清华、北大、中科院、北京语言学院、东北大学、IBM研究院、微软中国研究院等都有自己的研究队伍，而真正专业研究中文分词的商业公司除了海量科技以外，几乎没有了。科研院校研究的技术，大部分不能很快产品化，而一个专业公司的力量毕竟有限，看来中文分词技术要想更好的服务
于更多的产品，还有很长一段路。
<4>、索引技术：
索引技术对于垂直搜索非常关键，一个网页库级的搜索引擎必须要支持分布索引、分层建库、分布检索、灵活的更新、灵活的权值调整、灵活的索引和灵活的升级扩展、高可靠性稳定性冗余性。还需要支持各种技术的扩展，如偏移量计算等。
精、准、全的全文索引和联合检索技术
水平搜索引擎并不能提供精确和完整的检索结果，只是给出预估的数量和排在前面部分的结果信息，
但响应速度是水平搜索引擎所追求的最重要因素；在文本索引方面，它也仅对部分网页中特定位置的文本而不是精确的网页正文全文进行索引，因而其最终检索结果是不完全的。
垂直搜索由于在信息的专业性和使用价值方面有更高的要求，因此能够支持全文检索和精确检索，并按需提供多种结果排序方式，比如按内容相关度排序（与水平检索的PageRank不同）或按时间、来源排序。另外，一些垂直搜索引擎还要求按需支持结构化和非结构化数据联合检索，比如结合作者、内容、分类进行组合检索等。
<5>、搜索用户界面
一般须具有以下功能：
（1）输入提示词：在用户在输入框中输入查询词的过程中给予查询提示词。对中文来说，用户输入拼音时，也能提示。
（2）相关搜索提示词：当用户对当前搜索结果不满意时，也许换一个搜索词就能够得到更有用的息。
一般会根据用户当前搜索词给出多个提示词。可以看成是协同过滤在搜索词上的一种具体应用。
（3）相关文档：返回和搜索结果中的某一个文档相似的文档。例如：Google搜索结果中的“类似结果”
（4）在结果中查询：如果返回的结果很多，则用户在返回结果再次输入查询词以缩小查询范围。
（5）分类统计：返回搜索结果在类别中的分布图。用户可以按类别缩小搜索范围，或者在搜索
结果中导航。
（6）搜索热词统计界面：往往按用户类别统计搜索词，例如按用户所属区域或者按用户所属部
门，当然也可以直接按用户统计搜索热词。
综上所述，用户界面改进以用户体验为导向，以求和用户的交互达到最大的效果。
以下为用户关键字查询的详细说明:
关键字查询-搜索引擎接收来自用户的查询请求，并对查询信息进行切词及匹配后，再向用户返回相应的页面排序表。
在为用户提供搜索查询前的准备工作：
①在用户发出查询请求前就完成被查询关键字的反向索引、相关页面的计算等工作。
②为那些查询最频繁的关键字对应的页面排序列表建立缓存机制。
<6>、基于solr技术的全文搜索解决方案
优点：封装及扩展性较好，提供了较为完备的解决方案。
1、 Solr简介
Solr是一个基于Lucene的Java搜索引擎服务器。Solr 提供了层面搜索、命中醒目显示并且支持多种输出格式（包括 XML/XSLT 和 JSON 格式）。它易于安装和配置，而且附带了一个基于 HTTP 的管理界面。Solr已经在众多大型的网站中使用，较为成熟和稳定。Solr 包装并扩展了 Lucene，所以Solr的基本上沿用了Lucene的相关术语。更重要的是，Solr 创建的索引与 Lucene 搜索引擎库完全兼容。通过对 Solr 进行适当的配置，某些情况下可能需要进行编码，Solr 可以阅读和使用构建到其他 Lucene 应用程序中的索引。此外，很多 Lucene 工具（如Nutch、 Luke）也可以使用 Solr 创建的索引。
2、Solr原理
Solr对外提供标准的http接口来实现对数据的索引的增加、删除、修改、查询。在Solr 中，用户通过向部署在servlet 容器中的Solr Web 应用程序发送HTTP 请求来启动索引和搜索。Solr 接受请求，确定要使用的适当SolrRequestHandler，然后处理请求。通过HTTP 以同样的方式返回响应。默认配置返回Solr 的标准XML 响应，也可以配置Solr 的备用响应格式。
可以向Solr 索引servlet 传递四个不同的索引请求：
add/update 允许向Solr 添加文档或更新文档。直到提交后才能搜索到这些添加和更新。
commit 告诉Solr，应该使上次提交以来所做的所有更改都可以搜索到。
optimize 重构Lucene 的文件以改进搜索性能。索引完成后执行一下优化通常比较好。如果更新比较频繁，则应该在使用率较低的时候安排优化。一个索引无需优化也可以正常地运行。优化是一个耗时较多的过程。delete 可以通过id 或查询来指定。按id 删除将删除具有指定id 的文档；按查询删除将删除查询返回的所有文档。
四、做好垂直搜索引擎的标准
垂直搜索的进入门槛很低，但是竞争的门槛很高。没有专注的精神和精湛的技术是不行的。行业门户网站具备行业优势但他们又是没有技术优势的，绝对不要想像着招几个人就可以搞定垂直搜索的全部技术，作为一个需要持续改进可运营的产品而不是一个项目来说对技术的把握控制程度又是垂直搜索成功的重要因素之一。
搜索引擎的技术和理念都是需要时间和经验的积累的，绝对不要认为可以一蹴而就。原因是因为搜索引擎太复杂，而且用户无法描述他要找什么，除非让他看到想找的东西。
搜索引擎是一个给用户提供服务的产品，需要长期的不断的改进升级调整才能持续不断的提用户体验。千万不要把搜索当成项目来做，做完了撂那让用户去用那你肯定没戏。垂直搜索引擎，麻雀虽小五脏俱全。无论理念文化、产品管理、应用、技术都和搜索引擎的楔形理论没有什么区别。所以要做好一垂直搜索必须解决这几个方面。
垂直搜索引擎的技术评估应从以下几点来判断
1. 全面性
2. 更新性
3. 准确性
4. 功能性
httrack模拟搜索引擎爬虫
这纯粹是一条个人喜好，我经常拿HTTrack模拟搜索引擎爬虫用。 HTTrack是一个网站镜像工具，本来是用来抓取网站做离线浏览用的。但是我发现它的爬虫特性和搜索引擎爬虫非常的像，逐渐应用到了自己的SEO工作中。其实这两种看似不同的爬虫做的都是同样的工作，就是复制网站并存储下来（搜索引擎的网页快照就是被存储下来的内容）。以下是这个软件的界面： HTTrack界面 软件的官方网站是：https://www.360docs.net/doc/8316941168.html,/软件安装后可以换成中文界面。 一般用它来检测网站的坏链接和测试搜索引擎对这个网站可能面临的抓取问题。另外用它也可以探知一些SEO做法的由来。 软件的使用方法非常简单，在“Web地址”里填上URL就可以了。然后点“选项”，先看“扫描规则”
扫描规则 这样的扫描规则搜索引擎也一定会有的，比如不收录.exe文件,zip文件等等。然后不收录一些特定的跟踪链接，如 https://www.360docs.net/doc/8316941168.html, 。你需要把一些搜索引擎爬虫不收录的特征加进去。 然后在“搜寻”里面，很多的特征都是现在搜索引擎爬虫的特征： 搜寻 搜索引擎不会接受cookie,所以取消“接收cookie”。
至于“解析java文件”，google 爬虫也会去解析java文件的。这是一个像HTTrack这样的通用爬虫都可以做到的事情。可能很多人还不知道，google会去试图解析javascript代码。如果你的页面上放很多javascript代码，就会使爬虫的停留时间增加，进而影响爬虫效率。这也可以算是为什么要把javascript 代码外调的另一个原因。 还有，有些javascript代码里面的URL，google爬虫是可以收录的，原因不明。这样做可能是因为有些内容很好的网站，很多链接就是喜欢用javascript来做的缘故吧。但是不代表你的链接可以用javascript来做。 HTTrack也同样能识别并遵守robots.txt文件。 至于url hacks ，就是让那种带 www和不带www的网址，如www.***.com和 ***.com。以及有斜杠和无斜杠的网址，如http://www.***.com 和 www.***.com 能统一。 这种网站上URL不统一的状况爬虫程序其实能很简单的处理好。至于google为什么要网站所有者在webmaster tool 后台指定一下“首选域”，是因为有些网站 www.***.com 和***.com 指向不同的内容。所以google不能那么武断的就认为www.***.com 和***.com是同一个网站。 至于“流量控制”和“限制”， 流量控制
如何做好一个垂直搜索网站
“确解用户之意，切返用户之需。” “门户网站都想着是怎样省钱，而不是怎样花钱来买技术。” “搜索引擎不是人人都能做的领域，进入的门槛比较高。” “只是优秀还不够，最好的方式是将一件事情做到极致。”(google十大真理) “做搜索引擎需要专注” “对于一项排到第四的业务，门户很难做到专注。” “用户无法描述道他要找什么，除非让他看到想找的东西。” “所谓楔形，其实就是个倒三角，倒三角的尖端部分代表搜索技术，中部是基于技术的产品应用平台，最上端是对整个搜索引擎用户人群文化的认识和理解，以及现代公司竞争最关键也最捉摸不定的所谓品牌。” “楔形”蕴涵的另一个意义是:楔子要打到墙里，尖端是否锐利很重要，但楔子的破坏性有多强，究竟能在墙面挤压出多大的空间，其中端、后端的沉稳与厚重才是关键。 搜索引擎的技术和理念都是需要时间和经验的积累的，更是需要长期不断的完善进步的，绝对不要认为可以一蹴而就，要达到一个相对成熟领先的搜索引擎从开始到领先的周期一般需要是四年。着急不得。原因是因为搜索引擎太复杂，而且“用户无法描述他要找什么，除非让他看到想找的东西。” 一切都需要摸索，尝试，问题需要一个一个解决，用户的需要得一点点的挖掘。 搜索引擎是一个产品，给用户提供服务的产品，需要长期的不断的改进升级调整才能持续不断的提用户体验，需要满足用户不断增长并且变化的需求、需要不断适应网络的变化。这是因为网络环境是不断变化的、网民的需求也是不断变化的。千万不要把搜索当成项目来做，做完了撂那让用户去用那你肯定没戏。在搜索引擎领域是讲体验的、新的引擎如果用户体验一旦整体上有领先一年以上的差距并且持续2年，那前期的领先者的优势就荡然无存，因为搜索引擎的用户转移成本相对而言是比较低的而且口碑是最佳的传播方式。如果一个搜索引擎不能持续不断的技术创新理念创新，那对于这个搜索引擎来说就等于死亡。我们一般形容搜索引擎的领先是以时间计算的。比如:中搜离百度整体差距×年，百度离google的整体差距×年，……只要你能在用户体验上保持一年的领先优势持续2年，不需要炒作，一切纷至沓来。在用户体验面前，任何的炒作都显得很渺小。 作垂直搜索引擎，麻雀虽小，但是五脏俱全。无论理念文化、产品管理、应用、技术都和搜索引擎的楔形理论没有什么区别。所以要做好一垂直搜索必须解决这几个方面。
Java开源搜索引擎分类列表
Java开源搜索引擎分类列表 Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。 Solr是一个高性能，采用Java5开发，基于Lucene的全文搜索服务器。文档通过Http利用XML加到一个搜索集合中。查询该集合也是通过http收到一个XML/JSON响应来实现。它的主要特性包括：高效、灵活的缓存功能，垂直搜索功能，高亮显示搜索结果，通过索引复制来提高可用性，提供一套强大Data Schema来定义字段，类型和设置文本分析，提供基于Web的管理界面等。 Egothor是一个用Java编写的开源而高效的全文本搜索引擎。借助Java的跨平台特性，Egothor能应用于任何环境的应用，既可配置为单独的搜索引擎，又能用于你的应用作为全文检索之用。 更多Egothor信息 Nutch Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。 更多Nutch信息 Lucene Apache Lucene是一个基于Java全文搜索引擎，利用它可以轻易地为Java软件加入全文搜寻功能。Lucene的最主要工作是替文件的每一个字作索引，索引让搜寻的效率比传统的逐字比较大大提高，Lucen提供一组解读，过滤，分析文件，编排和使用索引的API，它的强大之处除了高效和简单外，是最重要的是使使用者可以随时应自已需要自订其功能。 更多Lucene信息 Oxyus 是一个纯java写的web搜索引擎。 更多Oxyus信息 BDDBot BDDBot是一个简单的易于理解和使用的搜索引擎。它目前在一个文本文件(urls.txt)列出的URL中爬行，将结果保存在一个数据库中。它也支持一个简单的Web服务器，这个服务器接受来自浏览器的查询并返回响应结果。它可以方便地集成到你的Web站点中。 更多BDDBot信息 Zilverline Zilverline是一个搜索引擎，它通过web方式搜索本地硬盘或intranet上的内容。Zilverline 可以从PDF, Word, Excel, Powerpoint, RTF, txt, java, CHM,zip, rar等文档中抓取它们的内容来建立摘要和索引。从本地硬盘或intranet中查找到的结果可重新再进行检索。Zilverline支持多种语言其中包括中文。 更多Zilverline信息 XQEngine
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。
大数据相关开源系统简介汇总
大数据相关开源系统简介汇总 本片博客介绍大数据相关的开源系统以及他们对应的一句话简介, 对于各位想大概了解大数据都有哪些开源系统的同学有帮助。各种相关开源系统简介： 如下是Apache基金支持的开源软件 hdfs 跟GFS类似, 一个分布式文件系统。 mapreduce 跟Google的MapReduce类似, 一个典型的简单的分布式计算框架。 yarn 资源管理系统, 跟Mesos类比。 Avro 跟PB类似, 用于将数据结构序列化成字节码, 在不同的语言之间切换。 官方举例是将C转换给Pig。 BigTop 一个给Hadoop打包和测试的软件。其本来是cloudera公司自己给自己写的一个方便OP部署和搭建环境的工具, 不过因为写得不错, 已经成为了Apache顶级项目。目前支持系列Hadoop生态链中的软件: Zookeeper, Flume, HBase, Pig, Hive, Sqoop, Oozie, Whirr, Mahout, SolrCloud, Crunch, DataFu and Hue Chukwa 收集各种实时监控数据(比如日志)并固化到HDFS上的事情。 Drill Google的Dremel的开源版本。PB以上数据实时秒级查询。 Flume 用来做数据迁移的工具。支持数据包括Avro, files, 系统日志, 落地的系统包括HDFS, HBase。
HBase Google的BigTable的开源版本。宽列存储, 底层基于HDFS。 HCatalog 为HDFS做的一个管理metadata的系统。基于Hive, 提供服务给MapReduce, Pig, 将来会支持HBase。 Hive 支持HSQL, 将SQL转换成MapReduce任务。 Mahout 一个数据挖掘, 机器分析的算法库。 Oozie 用来管理Hadoop中的多轮任务的工具, 类似DAG管理工具。 Tez 也是多个任务的DAG管理工具, 但是其做得更底层，直接替代了MR的调度程序，多个任务之间的数据传递不用再落地到hdfs上了。 Pig 跟Hive类似, 提供比裸写MR更友好的界面, 然后翻译成MapReduce。只是Hive提供的是SQL, Pig提供的是更高级别的语言Pig-Latin, 供用户做数据挖掘和分析。 Sqoop Sql-to-Hadoop。将关系型数据库中的数据导入到Hadoop当中。 ZooKeeper 提供高可用的存储服务。内部采用paxos一致性协议。 Whirr 用于将Hadoop放到各种IaaS里面去运行的环境部署类项目。 Crunch
JAVA基于网络爬虫的搜索引擎设计与实现
本科毕业设计 题目：基于网络爬虫的搜索引擎设计与实现 系别： 专业：计算机科学与技术 班级： 学号： 姓名： 同组人： 指导教师：教师职称：协助指导教师：教师职称：
摘要 本文从搜索引擎的应用出发，探讨了网络蜘蛛在搜索引擎中的作用和地住，提出了网络蜘蛛的功能和设计要求。在对网络蜘蛛系统结构和工作原理所作分析的基础上，研究了页面爬取、解析等策略和算法，并使用Java实现了一个网络蜘蛛的程序，对其运行结果做了分析。 关键字：爬虫、搜索引擎
Abstract The paper，discussing from the application of the search engine，searches the importance and function of Web spider in the search engine．and puts forward its demand of function and design．On the base of analyzing Web Spider’s system strtucture and working elements．this paper also researches the method and strategy of multithreading scheduler，Web page crawling and HTML parsing．And then．a program of web page crawling based on Java is applied and analyzed． Keyword: spider, search engine
六大搜索引擎的比较
一、界面、广告以及速度搜索引擎在我们日常操作中的使用频率非常高，大家使用它的目的都非常明确，就是用它来搜寻需要的内容，而不会为搜索引擎的页面做过多的停留，因此搜索引擎的界面设计和速度就对我们的使用产生不小的影响，下面来看看这六款搜索引擎在界面和速度上的表现。谷歌、百度和微软的Live Search，这三大搜索引擎的界面大家都已经相当熟悉，它们有着共同的特点，就是简洁至极：网站LOGO、搜索框和按钮以及个别功能服务链接，除此以外，页面上就没有其他多余和花哨的东西了，给人的感觉非常清爽，界面一目了然，特别是Live Search在不失简洁的同时还通过一些小脚本和背景图片使得页面整体更加美观。三者使用起来都很方便，并且首页界面上没有任何第三方的广告。搜索结果页面，三者同样是采用简洁的风格，页面左侧排列着搜索结果，百度搜索结果页面右侧有不少广告，谷歌视关键词的不同也可能出现右侧广告。 Live Search的界面十分简洁且美观 百度搜索结果页面右侧的广告与上面三者相比，雅虎全能搜在界面上显得更为活泼、色彩更加多样，并且在首页内容上也更丰富。首页上除了常规的搜索所需组成部分外，雅虎全能搜还加入了天气预报、邮箱登录的显示区域。虽然这些占据了一点点页面，但是它们功能实用且不影响正常使用。雅虎全能搜的搜索主页 搜狗搜索的界面可谓结合了谷歌和Live Search：在布局上
与谷歌类似，而在细节上与Live Search有着异曲同工之妙；而搜索新军——网易有道的界面与谷歌、百度站在同一阵线，风格、版式都十分一致。在搜索结果页面中，搜狗搜索页面左侧有少量广告。总的来说，六款搜索引擎的界面设计都比较合理、美观、大方。雅虎全能搜的界面稍有不同，加入了天气预报和邮箱模块，而其他五款都尽量精简，其中谷歌、百度和有道趋于一致，采用最简的风格，而Live Search和搜狗在首页的一些细节上多加以了一些修饰。此外，值得一提的是一些搜索引擎对于Logo文化的重视，在传统的节日或者一些特殊的纪念日时都会将首页的Logo徽标换成与该日子相关的设计。其中在这方面要数谷歌和百度做得最为出色：无论是三八节、五一节这样的国际节日，或者情人节、万圣节这样的西方舶来物，还是春节、清明、端午等传统的中国农历节日，谷歌和百度都会精心设计相应的节日Logo；此外，谷歌在一些特殊的纪念日，如达芬奇诞辰、地球日之类的纪念日也会推出专门的徽标；而百度近期开始定期在首页推出一个搜索封面人物，以此反映对互联网时代风云人物的价值取向，十分有特色。雅虎和搜狗在节日Logo设计方面也有所表现，在节日时也可经常看到其专门的徽标；网易有道正式版新近推出不久，我们还无法对其在特殊Logo的设计上是否会有所表现作出评价。搜索引擎的特色Logo其实并不仅仅是一个单纯的设计，它还有更多的作用：它承载了一种信息，传达了搜索引擎提供商对于创新、
垂直搜索引擎系统介绍
SOPI垂直搜索引擎系统介绍 SOPI垂直搜索引擎2.0是一个从信息采集到分析到索引的整套解决方案，让你也可以轻松拥有一个搜索引擎。可以针用于行业垂直信息进行搜索，网站搜索等各类应用。 SOPI垂直搜索引擎系统的应用特点 ●外网搜索引擎：众多内容型网站为了保持数据的最新，不得不花费大量的人力进行内容 更新。SOPI 系统可以锁定需要的网站，进行定时采集此网站的最新内容；可以节省大量的人力成本，而且可以保证信息的全面性，同时结合搜索技术在海量的信息库中快速找到需要的信息。 ●高应用扩展性，可以根据用户需求快速配置成为不同类型的垂直搜索引擎，如成为商机 搜索、产品信息及其他各类需要的信息。只需普通技术人员便可以实现。 ●极少量的人工干预，系统管理员仅通过管理界面即可自动实现各类信息的搜索。大部分 工作由系统自动完成。 ●自动生成对网站的配置，提高工作效率及降低工作难度，垂直搜索引擎对不同网站进行 不同配置是必然的，本系统应用自动化技术将人工工作降到最低，将工作人员的技术要求降至最低。 ●可以从多个界而采集信息，系统进行自动合并，如从一个页面搜索产品信息，另一个网 页搜索公司信息，将两个页面的内容自动合并。 ●站内搜索引擎：可以轻松将内部网站的内容进行索引，为企业提供企业知识管理，或为 网站用户提供自身网站的搜索服务。 ●SOPI 搜索系统采用先进的索引机制，高效对全文进行索引及搜索，可以产生与百度和 GOOGLE 相同的准确结果，而且快速； SOPI搜索引擎系统的技术特点 ●使用与GOOGLE相同的数据库系统Oralce Berkeley DB嵌入式数据库，千万级数据状况 下操作数据仍保持在毫秒级，与使用ORACLE或SqlServer数据库性能提升数百倍。●系统结构的合理分离有利于分布式架构，适应未来大量的搜索工作，可以轻易在多服务 器环境中进行应用。 ●各子系统相互独立，任一子系统的停止运行不影响其他系统，有效保证稳定性；
搜索引擎爬虫外文翻译文献
搜索引擎爬虫外文翻译文献 (文档含中英文对照即英文原文和中文翻译) 译文： 探索搜索引擎爬虫 随着网络难以想象的急剧扩张，从Web中提取知识逐渐成为一种受欢迎的途径。这是由于网络的便利和丰富的信息。通常需要使用基于网络爬行的搜索引擎来找到我们需要的网页。本文描述了搜索引擎的基本工作任务。概述了搜索引擎与网络爬虫之间的联系。 关键词：爬行，集中爬行，网络爬虫 1.导言 在网络上WWW是一种服务，驻留在链接到互联网的电脑上，并允许最终用户访问是用标准的接口软件的计算机中的存储数据。万维网是获取访问网络信息的宇
宙，是人类知识的体现。 搜索引擎是一个计算机程序，它能够从网上搜索并扫描特定的关键字，尤其是商业服务，返回的它们发现的资料清单，抓取搜索引擎数据库的信息主要通过接收想要发表自己作品的作家的清单或者通过“网络爬虫”、“蜘蛛”或“机器人”漫游互联网捕捉他们访问过的页面的相关链接和信息。 网络爬虫是一个能够自动获取万维网的信息程序。网页检索是一个重要的研究课题。爬虫是软件组件，它访问网络中的树结构，按照一定的策略，搜索并收集当地库中检索对象。 本文的其余部分组织如下：第二节中，我们解释了Web爬虫背景细节。在第3节中，我们讨论爬虫的类型，在第4节中我们将介绍网络爬虫的工作原理。在第5节，我们搭建两个网络爬虫的先进技术。在第6节我们讨论如何挑选更有趣的问题。 2.调查网络爬虫 网络爬虫几乎同网络本身一样古老。第一个网络爬虫，马修格雷浏览者，写于1993年春天，大约正好与首次发布的OCSA Mosaic网络同时发布。在最初的两次万维网会议上发表了许多关于网络爬虫的文章。然而，在当时，网络i现在要小到三到四个数量级，所以这些系统没有处理好当今网络中一次爬网固有的缩放问题。 显然，所有常用的搜索引擎使用的爬网程序必须扩展到网络的实质性部分。但是，由于搜索引擎是一项竞争性质的业务，这些抓取的设计并没有公开描述。有两个明显的例外：股沟履带式和网络档案履带式。不幸的是，说明这些文献中的爬虫程序是太简洁以至于能够进行重复。 原谷歌爬虫（在斯坦福大学开发的）组件包括五个功能不同的运行流程。服务器进程读取一个URL出来然后通过履带式转发到多个进程。每个履带进程运行在不同的机器，是单线程的，使用异步I/O采用并行的模式从最多300个网站来抓取数据。爬虫传输下载的页面到一个能进行网页压缩和存储的存储服务器进程。然后这些页面由一个索引进程进行解读，从HTML页面中提取链接并将他们保存到不同的磁盘文件中。一个URL解析器进程读取链接文件，并将相对的网址进行存储，并保存了完整的URL到磁盘文件然后就可以进行读取了。通常情况下，因
推荐-全文搜索引擎的设计与实现 精品
作者声明 本人郑重声明：所呈交的学位是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。 本人完全了解有关保障、使用学位的规定，同意学校保留并向有关学位管理机构送交的复印件和电子版。同意省级优秀学位评选机构将本学位通过影印、缩印、扫描等方式进行保存、摘编或汇编；同意本被编入有关数据库进行检索和查阅。 本学位内容不涉及国家机密。 题目：全文搜索引擎的设计与实现 作者单位：江汉大学数学与计算机科学学院 作者签名：XXX 20XX年 5 月 20 日
学士学位 题目全文搜索引擎的设计与实现 （英文） Full-text search engine design and Implementation 学院数学与计算机科学学院 专业计算机科学与技术 班级 B09082021 姓名 XXX 学号 20XX08202137 指导老师 YYY 20XX 年5月20日
摘要 目前定制和维护搜索引擎的需求越来越大，对于处理庞大的网络数据，如何有效的去存储它并访问到我们需要的信息，变得尤为重要。Web搜索引擎能有很好的帮助我们解决这一问题。 本文阐述了一个全文搜索引擎的原理及其设计和实现过程。该系统采用B/S模式的Java Web平台架构实现，采用Nutch相关框架，包括Nutch，Solr，Hadoop,以及Nutch 的基础框架Lucene对全网信息的采集和检索。文中阐述了Nutch相关框架的背景，基础原理和应用。 Nutch相关框架的出现，使得在java平台上构建个性化搜索引擎成为一件简单又可靠的事情。Nutch 致力于让每个人能很容易, 同时花费很少就可以配置世界一流的Web 搜索引擎。目前国内有很多大公司，比如百度、雅虎，都在使用Nutch相关框架。由于Nutch是开源的，阅读其源代码，可以让我们对搜索引擎实现有更加深刻的感受，并且能够更加深度的定制需要的搜索引擎实现细节。 本文首先介绍了课题研究背景，然后对系统涉及到的理论知识，框架的相关理论做了详细说明，最后按照软件工程的开发方法逐步实现系统功能。 关键词 Nutch、Solr、Hadoop、Lucene、搜索引擎
垂直搜索引擎发展方向
垂直搜索引擎发展方向 来源：广告圈 https://www.360docs.net/doc/8316941168.html, 随着搜索经济的发展,垂直搜索引擎在搜索引擎行业中的地位越来越重要,并逐渐渗透到日常生活中。本文对搜索引擎的现状、优势,以及面临的问题进行分析,并对其今后的发展提出了一些可行性策略。 垂直搜索引擎发展现状 互联网最基础的功能即提供信息。网络推广2008年1月,中国互联网络信息中心在北京发布《第21次国际互联网络发展状况统计报告》,调查结果显示,目前2.1亿网民中使用搜索引擎的比例是72.4%,即已有1.52亿人从搜索引擎获益,半年净增加3086万人。位列网络应用中网络音乐、即时通信、网络影视和网络新闻之后的第五位,高于电子邮件。与其他国家相比,由于中国互联网仍旧是娱乐功能占主体,总体网民的搜索引擎使用率偏低。 垂直搜索引擎是搜索引擎行业保持高增长的重要力量。据调查,目前中国互联网中的垂直搜索引擎日益发展壮大,不断有面向新行业的垂直搜索引擎网站出现,例如,有面向房子的搜房网,有面向求职的职业搜索,有面向学术的学术搜索等。 目前垂直搜索引擎所用的技术模式和通用搜索引擎的技术基本相同。首先通过网络蜘蛛对互联网的网页进行抓取,进而获得元数据,然后对元数据进行分析处理,根据关键词的权重和其链接的关系,计算出该网页的重要度,存入数据库。当用户提交
关键词的时候,针对该关键词进行查询,进而将结果返回给用户,这就是垂直搜索引擎的一般工作流程。 目前垂直搜索引擎的主要盈利模式是基于竞价排名的广告模式,网络推广具体广告主在向垂直搜索引擎购买该项服务后,通过注册一定数量的关键词,按照付费最高者排名靠前的原则,购买了同一关键词的网站按不同的顺序进行排名,出现在网民相应的搜索结果中。 垂直搜索引擎的优势分析 互联网迅速发展。依赖搜索引擎是避免信息爆炸的快捷方式,而对于一个行业,信息量也是越来越大,准确抓住需要的信息,过滤无用信息是每个行业的从业者必须面对的课题,垂直搜索引擎为他们提供了好工具,帮助他们把握住行业发展的方向,并为想了解该行业的人提供一个便利方式。 商业公司对其日益重视。搜索引擎是人们登陆互联网的门户,垂直搜索引擎则是它所面向行业的门户,在这里进行广告投资,获得巨大收益的概率大,所以每个商业公司都会重视对其相关行业的垂直搜索引擎投资。 拥有巨大价值的用户搜索数据。垂直搜索引擎是面向行业、专注行业的搜索引擎,而使用垂直搜索引擎的人也都是和该行业有着密切关系的人,垂直搜索引擎记录着这些人的搜索数据,这些数据经过整理之后将会对该行业的发展有巨大的指导作用和巨大的价值。 垂直搜索引擎面临的问题 (一)搜索排名与搜索结果的用户满意度不一致
垂直搜索引擎技术指标
垂直搜索引擎技术指标 一、什么是垂直搜索 垂直搜索是针对某一个行业的专业搜索引擎，是搜索引擎的细分和延伸，是对网页库中的某类专门的信息进行一次整合，定向分字段抽取出需要的数据进行处理后再以某种形式返回给用户。 垂直搜索引擎和普通的网页搜索引擎的最大区别是对网页信息进行了结构化信息抽取，也就是将网页的非结构化数据抽取成特定的结构化信息数据，好比网页搜索是以网页为最小单位，基于视觉的网页块分析是以网页块为最小单位，而垂直搜索是以结构化数据为最小单位。然后将这些数据存储到数据库，进行进一步的加工处理，如：去重、分类等，最后分词、索引再以搜索的方式满足用户的需求。 整个过程中，数据由非结构化数据抽取成结构化数据，经过深度加工处理后以非结构化的方式和结构化的方式返回给用户。 垂直搜索引擎的应用方向很多，比如企业库搜索、供求信息搜索引擎、购物搜索、房产搜索、人才搜索、地图搜索、mp3搜索、图片搜索……几乎各行各业各类信息都可以进一步细化成各类的垂直搜索引擎。 二、垂直搜索技术概述 垂直搜索技术主要分为两个层次：模板级和网页库级。 模板级是针对网页进行模板设定或者自动生成模板的方式抽取数据，对网页的采集也是针对性的采集，适合规模比较小、信息源少且稳定的需求，优点是快速实施、成本低、灵活性强，缺点是后期维护成本高，信息源和信息量小。 网页库级就是在信息源数量上、数据容量上检索容量上、稳定性可靠性上都是网页库搜索引擎级别的要求，和模板方式最大的区别是对具体网页不依赖，可针对任意正常的网页进信息采集信息抽取……。这就导致这种方式数据容量上和模板方式有质的区别，但是其灵活性差、成本高。当然模板方式和网页库级的方式不是对立的，这两者对于垂直搜索引擎来说是相互补充的，因为技术只是手段，目的是切反用户之需。本文谈及的技术主要是指网页库级别垂直搜索引擎技术。下图为垂直搜索引擎结构的拓扑图。
搜索引擎爬虫工作原理
搜索引擎爬虫工作原理 搜索引擎的处理对象是互联网网页，日前网页数量以百亿计，所以搜索引擎首先面临的问题就是：如何能够设计出高效的下载系统，以将如此海量的网页数据传送到本地，在本地形成互联网网页的镜像备份。 网络爬虫即起此作用，它是搜索引擎系统中很关键也根基础的构件。这里主要介绍与网络爬虫相关的技术，尽管爬虫技术经过几十年的发展，从整体框架上已相对成熟，但随着联网的不断发展，也面临着一些有挑战性的新问题。 版纳论坛下图所示是一个通用的爬虫框架流程。首先从互联网页面中精心选择一部分网页，以这些网页的链接地址作为种子URL，将这些种子URL放入待抓取URL队列中，爬虫从待抓取URL队列依次读取，并将URL通过DNS解析，把链接地址转换为网站服务器对应的IP地址。 然后将其和网页相对路径名称交给网页下载器，网页下载器负责页面内容的下载。对于下载到本地的网页，一方面将其存储到页面库中，等待建立索引等后续处理;另一方面将下载网页的URL放入已抓取URL队列中，这个队列记载了爬虫系统已经下载过的网页URL，以避免网页的重复抓取。对于刚下载的网页，从中抽取出所包含的所有链接信息，并在已抓取URL队列中检查，如果发现链接还没有被抓取过，则将这个URL放入待抓取URL队列末尾，在之后的抓取调度中会下载这个URL对应的网页。如此这般，形成循环，直到待抓取URL队列为审，这代表着爬虫系统已将能够抓取的网页尽数抓完，此时完成了一轮完整的抓取过程。
对于爬虫来说，往往还需要进行网页去重及网页反作弊。 上述是一个通用爬虫的整体流程，如果从更加宏观的角度考虑，处于动态抓取过程中的爬虫和互联网所有网页之间的关系，可以大致像如图2-2所身那样，将互联网页面划分为5个部分： 1.已下载网页集合：爬虫已经从互联网下载到本地进行索引的网页集合。 2.已过期网页集合：由于网页数最巨大，爬虫完整抓取一轮需要较长时间，在抓取过程中，很多已经下载的网页可能过期。之所以如此，是因为互联网网页处于不断的动态变化过程中，所以易产生本地网页内容和真实互联网网页不一致的情况。 3.待下载网页集合：即处于上图中待抓取URL队列中的网页，这些网页即将被爬虫下载。 4.可知网页集合：这些网页还没有被爬虫下载，也没有出现在待抓取URL队列中，不过通过已经抓取的网页或者在待抓取URL队列中的网页，总足能够通过链接关系发现它们，稍晚时候会被爬虫抓取并索引。
开源搜索引擎比较
开源搜索引擎的比较 1．N utch 简介： Nutch是一个用java实现的基于Lucene的开源搜索引擎框架，主要包括爬虫和查询两部分组成。Nutch所使用的数据文件主要有以下三种：1）是webDb，保存网页链接结构信息，只在爬虫工作中使用。2）是segment，存储网页内容及其索引，以产生的时间来命名。segment文件内容包括CrawlDatum、Content、ParseData、ParseText四个部分，其中CrawlDatum保存抓取的基本信息，content 保存html脚本，ParseData和ParseText这两个部分是对原内容的解析结果。3）是index，即索引文件，它把各个segment的信息进行了整合。爬虫的搜索策略是采用广度优先方式抓取网页，且只获取并保存可索引的内容。 Nutch0.7需要java1.4以上的版本，nutch1.0需要java1.6。 特点： 1、遵循robots.txt，当爬虫访问一个站点时，会首先检查该站点根目录下是否存在robots.txt，如果存在，搜索机器人就会按照该文件中的内容来确定访问的范围；如果该文件不存在，所有的搜索蜘蛛将能够访问网站上所有没有被口令保护的页面。 2、采用基于Hadoop的分布式处理模型，支持分布式的实现。 3、Nutch可以修剪内容，或者对内容格式进行转换。 4、Nutch使用插件机制，可以很好的被用户定制和集成。 5、Nutch采用了多线程技术。 6、将爬取和建索引整合在了一起，爬取内容的存储方式是其自己定义的 segment，不便于对爬取的内容进行再次处理，需要进行一定的修改。 7、因为加入了对页面分析，建索引等功能其效率与heritrix相比要相对较低。
垂直搜索引擎是什么_垂直搜索引擎有哪些
垂直搜索引擎是什么_垂直搜索引擎有哪些 垂直搜索引擎是针对某一个行业的专业搜索引擎，是搜索引擎的细分和延伸，是对网页库中的某类专门的信息进行一次整合，定向分字段抽取出需要的数据进行处理后再以某种形式返回给用户。垂直搜索是相对通用搜索引擎的信息量大、查询不准确、深度不够等提出来的新的搜索引擎服务模式，通过针对某一特定领域、某一特定人群或某一特定需求提供的有一定价值的信息和相关服务。其特点就是专、精、深，且具有行业色彩，相比较通用搜索引擎的海量信息无序化，垂直搜索引擎则显得更加专注、具体和深入。 什么是垂直搜索引擎垂直搜索是针对某一个行业的专业搜索引擎，是搜索引擎的细分和延伸，是对网页库中的某类专门的信息进行一次整合，定向分字段抽取出需要的数据进行处理后再以某种形式返回给用户。 垂直搜索引擎和普通的网页搜索引擎的最大区别是对网页信息进行了结构化信息抽取，也就是将网页的非结构化数据抽取成特定的结构化信息数据，好比网页搜索是以网页为最小单位，基于视觉的网页块分析是以网页块为最小单位，而垂直搜索是以结构化数据为最小单位。然后将这些数据存储到数据库，进行进一步的加工处理，如：去重、分类等，最后分词、索引再以搜索的方式满足用户的需求。 整个过程中，数据由非结构化数据抽取成结构化数据，经过深度加工处理后以非结构化的方式和结构化的方式返回给用户。 垂直搜索引擎的应用方向很多，比如企业库搜索、供求信息搜索引擎、购物搜索、房产搜索、人才搜索、地图搜索、mp3搜索、图片搜索几乎各行各业各类信息都可以进一步细化成各类的垂直搜索引擎。 举个例子来说明会更容易理解，比如购物搜索引擎，整体流程大致如下：抓取网页后，对网页商品信息进行抽取，抽取出商品名称、价格、简介甚至可以进一步将笔记本简介细分成品牌、型号、CPU、内存、硬盘、显示屏、然后对信息进行清洗、去重、分类、分析比较、数据挖掘，最后通过分词索引提供用户搜索、通过分析挖掘提供市场行情报告。
搜索引擎蜘蛛爬虫原理
搜索引擎蜘蛛爬虫原理： 1、聚焦爬虫工作原理及关键技术概述 网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从Internet网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止，另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。 相对于通用网络爬虫，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题： (1) 对抓取目标的描述或定义； (2) 对网页或数据的分析与过滤； (3) 对URL的搜索策略。 抓取目标的描述和定义是决定网页分析算法与URL搜索策略如何制订的基础。而网页分析算法和候选URL排序算法是决定搜索引擎所提供的服务形式和爬虫网页抓取行为的关键所在。这两个部分的算法又是紧密相关的。 2、抓取目标描述 现有聚焦爬虫对抓取目标的描述可分为基于目标网页特征、基于目标数据模式和基于领域概念3种。 基于目标网页特征的爬虫所抓取、存储并索引的对象一般为网站或网页。根据种子样本获取方式可分为： （1）预先给定的初始抓取种子样本； （2）预先给定的网页分类目录和与分类目录对应的种子样本，如Yahoo!分类结构等； （3）通过用户行为确定的抓取目标样例，分为： a) 用户浏览过程中显示标注的抓取样本； b) 通过用户日志挖掘得到访问模式及相关样本。 其中，网页特征可以是网页的内容特征，也可以是网页的链接结构特征，等等。 现有的聚焦爬虫对抓取目标的描述或定义可以分为基于目标网页特征，基于目标数据模式和基于领域概念三种。 基于目标网页特征的爬虫所抓取、存储并索引的对象一般为网站或网页。 具体的方法根据种子样本的获取方式可以分为： （1）预先给定的初始抓取种子样本； （2）预先给定的网页分类目录和与分类目录对应的种子样本，如Yahoo!分类结构等； （3）通过用户行为确定的抓取目标样例。其中，网页特征可以是网页的内容特征，也可以是网页的链接结构特征，等等。 基于目标数据模式的爬虫针对的是网页上的数据，所抓取的数据一般要符合一定的模式，或者可以转化或映射为目标数据模式。
利用开源工具构建小型搜索引擎项目报告.
深圳大学考试答题纸 (以论文、报告等形式考核专用) 二○～二○学年度第学期 课程编号1501320002 课程名称搜索引擎技术主讲教师王旭评分 学号姓名专业年级 题目：利用开源工具构建小型搜索引擎 一、项目操作环境及基本操作工具： 操作系统：Win10。 基本操作环境：基于Heritrix+ Lucene；java。 基本操作工具：JDK 1.8，MyEclipse Professional 2014，Tomcat 8.0.27，Heritrix 1.14.4，Lucene 2.1.0，— JE-analysis-1.5.3， Htmlparser 1.5。 基本操作工具基本功能介绍： JDK 1.8:JDK（Java SE Development Kit）包括Java开发包和Java开发工具，是一个写Java 的applet和应用程序的程序开发环境。它由一个处于操作系统层之上的运行环境还有 开发者编译，调试和运行用Java语言写的applet和应用程序所需的工具组成。 MyEclipse Professional 2014： Eclipse是一种可扩展的开放源代码IDE。2001年11月，IBM公司捐出价值4,000万美元的源代码组建了Eclipse联盟，并由该联盟负责这种工具的后 续开发。集成开发环境（IDE）经常将其应用范围限定在“开发、构建和调试”的周期 之中。为了帮助集成开发环境（IDE）克服目前的局限性，业界厂商合作创建了Eclipse 平台。MyEclipse，是在eclipse 基础上加上自己的插件开发而成的功能强大的企业级集 成开发环境。 Tomcat 8.0.27:—Tomcat服务器是一个免费的开放源代码的Web 应用服务器，它是Apache 软件基金会（Apache Software Foundation）的Jakarta 项目中的一个核心项目，由Apache、 Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。—Tomcat 8支持最新的Servlet 3.1 和JSP 2.3 规范。因为Tomcat技术先进、性能稳定，而且免费，因而深受Java 爱好者的喜爱并 得到了部分软件开发商的认可，成为目前比较流行的Web应用服务器。 Heritrix 1.14.4:Heritrix是一个开源、可扩展的Web爬虫项目。Heritrix设计成严格按照robots.txt 文件的排除指示和META robots标签。 Lucene 2.1.0:—Lucene是Apache软件基金会jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，即它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方 语言）。 JE-analysis-1.5.3:是一个免费的Lucene中文分词组件。 Htmlparser 1.5:是一个纯的java写的html解析的库，Htmlparser不依赖于其它的java库，Htmlparser主要用于改造或提取html。
java课程设计—网络爬虫搜索引擎
课程设计 题目网络爬虫搜索引擎 学院管理学院 专业信息管理与信息系统 班级 姓名 指导教师王新 201 年7 月 4 日
课程设计任务书 学生姓名： 指导教师：王新工作单位：信息管理与信息系统系题目: 网络爬虫搜索引擎 初始条件： 合理应用Java相关知识与编程技能，结合UML面向对象设计，解决信息管理领域的实际问题，如学生成绩管理、学籍管理、图书借阅管理、自动存取款机、通信录管理、商品销售管理、医院门诊管理、火车订票管理、影院自动售票、世界杯足球比赛管理、人力资源管理、酒店前台管理、房产中介管理、停车收费管理等。 要求完成的主要任务:（包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写 等具体要求） 1．进行需求分析，撰写需求文档，绘制用例图。 2．识别需求文档中的类，建模类，初步绘制类图（之后逐渐完善）。 3．确定、建模类的实例变量。 4．确定、建模类的方法。 5．若有需要，在系统中加入继承与多态。 6．将UML图转换成Java代码框架。 7．设计算法，若有复杂的数据结构需求，使用相应集合框架。 8．设计数据访问层，若有数据持久化需求，使用数据库/文件。 9．添加表示层，若程序运行在桌面，使用图形用户界面。 10．实现完整的系统，最终Java源代码至少在300行以上。 11．进行测试，并给出相应结果。 课程设计报告中要求详细描述思路、步骤、方法、实现、问题及解决过程、操作说明、测试及结果。 时间安排： 1．2014年6月23日课程设计选题、查阅资料 2．2014年6月24日~25日UML面向对象设计 3．2014年6月26日~7月1日Java程序设计与代码调试 4．2014年7月2日改进、完善、测试系统 5．2014年7月3日~7月4日上午撰写、提交课程设计报告 6．2014年7月4日下午课程设计答辩 指导教师签名：年月日 系主任（或责任教师）签名：年月日
W（页面相关性）= W（关键字匹配度）+ W（关键字密度）+ W（关键字分布）+ W（关键字权重标签）
2）链接权重
链接权重- 链接主要分为内部链接、外部链接两种。某一页面得到的链接（包括内、外部链接）越多，那么该页面的链接权重值就越高。
3）用户行为
用户行为- 搜索引擎会根据用户对搜索结果的点击次数来对排序结果进行定期改进。
W（页面权重值）= W（页面相关性）+ W（链接权重）+ W（用户行为）
<3>、分词技术：
面向搜索的分词技术，建立和您的行业相关的词库。注意这是面向搜索的分词，不是面向识别和准确的分词。
信息的飞速增长，使搜索引擎成为人们查找信息的首选工具，Google、百度、中国搜索等大型搜索引擎一直是人们讨论的话题。随着搜索市场价值的不断增加，越来越多的公司开发出自己的搜索引擎，阿里巴巴的商机搜索、8848的购物搜索等也陆续面世，自然，搜索引擎技术也成为技术人员关注的热点。
搜索引擎技术的研究，国外比中国要早近十年，从最早的Archie，到后来的Excite，以及altvista、overture、google等搜索引擎面世，搜索引擎发展至今，已经有十几年的历史，而国内开始研究搜索引擎是在上世纪末本世纪初。在许多领域，都是国外的产品和技术一统天下，特别是当某种技术在国外研究多年而国内才开始的情况下。例如操作系统、字处理软件、浏览器等等，但搜索引擎却是个例外。虽然在国外搜索引擎技术早就开始研究，但在国内还是陆续涌现出优秀的搜索引擎，像百度（https://www.360docs.net/doc/8316941168.html,）、中搜（https://www.360docs.net/doc/8316941168.html,）等。目前在中文搜索引擎领域，国内的搜索引擎已经和国外的搜索引擎效果上相差不远。之所以能形成这样的局面，有一个重要的原因就在于中文和英文两种语言自身的书写方式不同，这其中对于计算机涉及的技术就是中文分词。
什么是中文分词
众所周知，英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思。例如，英文句子I am a student，用中文则为：“我是一个学生”。计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词，但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切词。我是一个学生，分词的结果是：我是一个学生。
中文分词和搜索引擎
中文分词到底对搜索引擎有多大影响？对于搜索引擎来说，最重要的并不是找到所有结果，因为在上百亿的网页中找到所有结果没有太多的意义，没有人能看得完，最重要的是把最相关的结果排在最前面，这也称为相关度排序。中文分词的准确与否，常常直接影响到对搜索结果的相关度排序。笔者最近替朋友找一些关于日本和服的资料，在搜索引擎上输入“和服”，得到的结果就发现了很多问题。下面就以这个例子来说明分词对搜索结果的影响，在现有三个中文搜索引擎上做测试，测试方法是直接在Google （https://www.360docs.net/doc/8316941168.html,）、百度（https://www.360docs.net/doc/8316941168.html,）、中搜（http: //https://www.360docs.net/doc/8316941168.html,）上以“和服”为关键词进行搜索：
在Google上输入“和服”搜索所有中文简体网页，总共结果507,000条，前20条结果中有14条与和服一点关系都没有。在第一页就有以下错误：
“通信信息报：瑞星以技术和服务开拓网络安全市场”
“使用纯HTML的通用数据管理和服务- 开发者- ZDNet ...”
“陈慧琳《心口不一》化妆和服装自己包办”
“::外交部：中国境外领事保护和服务指南(2003年版) ...”
“产品和服务”
等等。第一页只有三篇是真正在讲“和服”的结果。
在百度上输入“和服”搜索网页，总共结果为287,000条，前20条结果中有6条与和服一点关系都没有。在第一页有以下错误：
“福建省晋江市恒和服装有限公司系独资企业”
“关于商品和服务实行明码标价的规定”
“青岛东和服装设备”
在中搜上输入“和服”搜索网页，总共结果为26,917条，前20条结果都是与和服相关的网页。
这次搜索引擎结果中的错误，就是由于分词的不准确所造成的。通过笔者的了解，Google的中文分词技术采用的是美国一家名叫Basis Technology（https://www.360docs.net/doc/8316941168.html,）的公司提供的中文分词技术，百度使用的是自己公司开发的分词技术，中搜使用的是国内海量科技（https://www.360docs.net/doc/8316941168.html,）提供的分词技术。由此可见，中文分词的准确度，对搜索引擎结果相关性和准确性有相当大的关系。
中文分词技术
中文分词技术属于自然语言处理技术范畴，对于一句话，人可以通过自己的知识来明白哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解？其处理过程就是分词算法。
现有的分词算法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。
1、基于字符串匹配的分词方法
这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配；按照是否与词性标注过程相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的几种机械分词方法如下：
1）正向最大匹配法（由左到右的方向）；
2）逆向最大匹配法（由右到左的方向）；
3）最少切分（使每一句中切出的词数最小）。
还可以将上述各种方法相互组合，例如，可以将正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法结合起来构成双向匹配法。由于汉语单字成词的特点，正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般说来，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，遇到的歧义现象也较少。统计结果表明，单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169，单纯使用逆向最大匹配的错误率为1/245。但这种精度还远远不能满足实际的需要。实际使用的分词系统，都是把机械分词作为一种初分手段，还需通过利用各种其它的语言信息来进一步提高切分的准确率。
一种方法是改进扫描方式，称为特征扫描或标志切分，优先在待分析字符串中识别和切分出一些带有明显特征的词，以这些词作为断点，可将原字符串分为较小的串再来进机械分词，从而减少匹配的错误率。另
一种方法是将分词和词类标注结合起来，利用丰富的词类信息对分词决策提供帮助，并且在标注过程中又反过来对分词结果进行检验、调整，从而极大地提高切分的准确率。
对于机械分词方法，可以建立一个一般的模型，在这方面有专业的学术论文，这里不做详细论述。
2、基于理解的分词方法
这种分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。它通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分。在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。由于汉语语言知识的笼统、复杂性，难以将各种语言信息组织成机器可直接读取的形式，因此目前基于理解的分词系统还处在试验阶段。
3、基于统计的分词方法
从形式上看，词是稳定的字的组合，因此在上下文中，相邻的字同时出现的次数越多，就越有可能构成一个词。因此字与字相邻共现的频率或概率能够较好的反映成词的可信度。可以对语料中相邻共现的各个字的组合的频度进行统计，计算它们的互现信息。定义两个字的互现信息，计算两个汉字X、Y的相邻共现概率。互现信息体现了汉字之间结合关系的紧密程度。当紧密程度高于某一个阈值时，便可认为此字组可能构成了一个词。这种方法只需对语料中的字组频度进行统计，不需要切分词典，因而又叫做无词典分词法或统计取词方法。但这种方法也有一定的局限性，会经常抽出一些共现频度高、但并不是词的常用字组，例如“这一”、“之一”、“有的”、“我的”、“许多的”等，并且对常用词的识别精度差，时空开销大。实际应用的统计分词系统都要使用一部基本的分词词典（常用词词典）进行串匹配分词，同时使用统计方法识别一些新的词，即将串频统计和串匹配结合起来，既发挥匹配分词切分速度快、效率高的特点，又利用了无词典分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点。
到底哪种分词算法的准确度更高，目前并无定论。对于任何一个成熟的分词系统来说，不可能单独依靠某一种算法来实现，都需要综合不同的算法。笔者了解，海量科技的分词算法就采用“复方分词法”，所谓复方，相当于用中药中的复方概念，即用不同的药才综合起来去医治疾病，同样，对于中文词的识别，需要多种算法来处理不同的问题。
分词中的难题
有了成熟的分词算法，是否就能容易的解决中文分词的问题呢？事实远非如此。中文是一种十分复杂的语言，让计算机理解中文语言更是困难。在中文分词过程中，有两大难题一直没有完全突破。
1、歧义识别
歧义是指同样的一句话，可能有两种或者更多的切分方法。例如：表面的，因为“表面”和“面的”都是词，那么这个短语就可以分成“表面的”和“表面的”。这种称为交叉歧义。像这种交叉歧义十分常见，前面举的“和服”的例子，其实就是因为交叉歧义引起的错误。“化妆和服装”可以分成“化妆和服装”或者“化妆和服装”。
由于没有人的知识去理解，计算机很难知道到底哪个方案正确。
交叉歧义相对组合歧义来说是还算比较容易处理，组合歧义就必需根据整个句子来判断了。例如，在句子“这个门把手坏了”中，“把手”是个词，但在句子“请把手拿开”中，“把手”就不是一个词；在句子“将军任命了一名中将”中，“中将”是个词，但在句子“产量三年中将增长两倍”中，“中将”就不再是词。这些词计算机又如何去识别?
如果交叉歧义和组合歧义计算机都能解决的话，在歧义中还有一个难题，是真歧义。真歧义意思是给出一句话，由人去判断也不知道哪个应该是词，哪个应该不是词。例如：“乒乓球拍卖完了”，可以切分成“乒乓球拍卖完了”、也可切分成“乒乓球拍卖完了”，如果没有上下文其他的句子，恐怕谁也不知道“拍卖”在这里算不算一个词。
2、新词识别
新词，专业术语称为未登录词。也就是那些在字典中都没有收录过，但又确实能称为词的那些词。最典型的是人名，人可以很容易理解句子“王军虎去广州了”中，“王军虎”是个词，因为是一个人的名字，但要是让计算机去识别就困难了。如果把“王军虎”做为一个词收录到字典中去，全世界有那么多名字，而且每时每刻都有新增的人名，收录这些人名本身就是一项巨大的工程。即使这项工作可以完成，还是会存在问题，例如：在句子“王军虎头虎脑的”中，“王军虎”还能不能算词？
新词中除了人名以外，还有机构名、地名、产品名、商标名、简称、省略语等都是很难处理的问题，而且这些又正好是人们经常使用的词，因此对于搜索引擎来说，分词系统中的新词识别十分重要。目前新词识别准确率已经成为评价一个分词系统好坏的重要标志之一。
中文分词的应用
目前在自然语言处理技术中，中文处理技术比西文处理技术要落后很大一段距离，许多西文的处理方法中文不能直接采用，就是因为中文必需有分词这道工序。中文分词是其他中文信息处理的基础，搜索引擎只是中文分词的一个应用。其他的比如机器翻译（MT）、语音合成、自动分类、自动摘要、自动校对等等，都需要用到分词。因为中文需要分词，可能会影响一些研究，但同时也为一些企业带来机会，因为国外的计算机处理技术要想进入中国市场，首先也是要解决中文分词问题。在中文研究方面，相比外国人来说，中国人有十分明显的优势。
分词准确性对搜索引擎来说十分重要，但如果分词速度太慢，即使准确性再高，对于搜索引擎来说也是不可用的，因为搜索引擎需要处理数以亿计的网页，如果分词耗用的时间过长，会严重影响搜索引擎内容更新的速度。因此对于搜索引擎来说，分词的准确性和速度，二者都需要达到很高的要求。目前研究中文分词的大多是科研院校，清华、北大、中科院、北京语言学院、东北大学、IBM研究院、微软中国研究院等都有自己的研究队伍，而真正专业研究中文分词的商业公司除了海量科技以外，几乎没有了。科研院校研究的技术，大部分不能很快产品化，而一个专业公司的力量毕竟有限，看来中文分词技术要想更好的服务
于更多的产品，还有很长一段路。
<4>、索引技术：
索引技术对于垂直搜索非常关键，一个网页库级的搜索引擎必须要支持分布索引、分层建库、分布检索、灵活的更新、灵活的权值调整、灵活的索引和灵活的升级扩展、高可靠性稳定性冗余性。还需要支持各种技术的扩展，如偏移量计算等。
精、准、全的全文索引和联合检索技术
水平搜索引擎并不能提供精确和完整的检索结果，只是给出预估的数量和排在前面部分的结果信息，
但响应速度是水平搜索引擎所追求的最重要因素；在文本索引方面，它也仅对部分网页中特定位置的文本而不是精确的网页正文全文进行索引，因而其最终检索结果是不完全的。
垂直搜索由于在信息的专业性和使用价值方面有更高的要求，因此能够支持全文检索和精确检索，并按需提供多种结果排序方式，比如按内容相关度排序（与水平检索的PageRank不同）或按时间、来源排序。另外，一些垂直搜索引擎还要求按需支持结构化和非结构化数据联合检索，比如结合作者、内容、分类进行组合检索等。
<5>、搜索用户界面
一般须具有以下功能：
（1）输入提示词：在用户在输入框中输入查询词的过程中给予查询提示词。对中文来说，用户输入拼音时，也能提示。
（2）相关搜索提示词：当用户对当前搜索结果不满意时，也许换一个搜索词就能够得到更有用的息。
一般会根据用户当前搜索词给出多个提示词。可以看成是协同过滤在搜索词上的一种具体应用。
（3）相关文档：返回和搜索结果中的某一个文档相似的文档。例如：Google搜索结果中的“类似结果”
（4）在结果中查询：如果返回的结果很多，则用户在返回结果再次输入查询词以缩小查询范围。
（5）分类统计：返回搜索结果在类别中的分布图。用户可以按类别缩小搜索范围，或者在搜索
结果中导航。
（6）搜索热词统计界面：往往按用户类别统计搜索词，例如按用户所属区域或者按用户所属部
门，当然也可以直接按用户统计搜索热词。
综上所述，用户界面改进以用户体验为导向，以求和用户的交互达到最大的效果。
以下为用户关键字查询的详细说明:
关键字查询-搜索引擎接收来自用户的查询请求，并对查询信息进行切词及匹配后，再向用户返回相应的页面排序表。
在为用户提供搜索查询前的准备工作：
①在用户发出查询请求前就完成被查询关键字的反向索引、相关页面的计算等工作。
②为那些查询最频繁的关键字对应的页面排序列表建立缓存机制。
<6>、基于solr技术的全文搜索解决方案
优点：封装及扩展性较好，提供了较为完备的解决方案。
1、 Solr简介
Solr是一个基于Lucene的Java搜索引擎服务器。Solr 提供了层面搜索、命中醒目显示并且支持多种输出格式（包括 XML/XSLT 和 JSON 格式）。它易于安装和配置，而且附带了一个基于 HTTP 的管理界面。Solr已经在众多大型的网站中使用，较为成熟和稳定。Solr 包装并扩展了 Lucene，所以Solr的基本上沿用了Lucene的相关术语。更重要的是，Solr 创建的索引与 Lucene 搜索引擎库完全兼容。通过对 Solr 进行适当的配置，某些情况下可能需要进行编码，Solr 可以阅读和使用构建到其他 Lucene 应用程序中的索引。此外，很多 Lucene 工具（如Nutch、 Luke）也可以使用 Solr 创建的索引。
2、Solr原理
Solr对外提供标准的http接口来实现对数据的索引的增加、删除、修改、查询。在Solr 中，用户通过向部署在servlet 容器中的Solr Web 应用程序发送HTTP 请求来启动索引和搜索。Solr 接受请求，确定要使用的适当SolrRequestHandler，然后处理请求。通过HTTP 以同样的方式返回响应。默认配置返回Solr 的标准XML 响应，也可以配置Solr 的备用响应格式。
可以向Solr 索引servlet 传递四个不同的索引请求：
add/update 允许向Solr 添加文档或更新文档。直到提交后才能搜索到这些添加和更新。
commit 告诉Solr，应该使上次提交以来所做的所有更改都可以搜索到。
optimize 重构Lucene 的文件以改进搜索性能。索引完成后执行一下优化通常比较好。如果更新比较频繁，则应该在使用率较低的时候安排优化。一个索引无需优化也可以正常地运行。优化是一个耗时较多的过程。delete 可以通过id 或查询来指定。按id 删除将删除具有指定id 的文档；按查询删除将删除查询返回的所有文档。
四、做好垂直搜索引擎的标准
垂直搜索的进入门槛很低，但是竞争的门槛很高。没有专注的精神和精湛的技术是不行的。行业门户网站具备行业优势但他们又是没有技术优势的，绝对不要想像着招几个人就可以搞定垂直搜索的全部技术，作为一个需要持续改进可运营的产品而不是一个项目来说对技术的把握控制程度又是垂直搜索成功的重要因素之一。
搜索引擎的技术和理念都是需要时间和经验的积累的，绝对不要认为可以一蹴而就。原因是因为搜索引擎太复杂，而且用户无法描述他要找什么，除非让他看到想找的东西。
搜索引擎是一个给用户提供服务的产品，需要长期的不断的改进升级调整才能持续不断的提用户体验。千万不要把搜索当成项目来做，做完了撂那让用户去用那你肯定没戏。垂直搜索引擎，麻雀虽小五脏俱全。无论理念文化、产品管理、应用、技术都和搜索引擎的楔形理论没有什么区别。所以要做好一垂直搜索必须解决这几个方面。
垂直搜索引擎的技术评估应从以下几点来判断
1. 全面性
2. 更新性
3. 准确性
4. 功能性
httrack模拟搜索引擎爬虫
这纯粹是一条个人喜好，我经常拿HTTrack模拟搜索引擎爬虫用。 HTTrack是一个网站镜像工具，本来是用来抓取网站做离线浏览用的。但是我发现它的爬虫特性和搜索引擎爬虫非常的像，逐渐应用到了自己的SEO工作中。其实这两种看似不同的爬虫做的都是同样的工作，就是复制网站并存储下来（搜索引擎的网页快照就是被存储下来的内容）。以下是这个软件的界面： HTTrack界面 软件的官方网站是：https://www.360docs.net/doc/8316941168.html,/软件安装后可以换成中文界面。 一般用它来检测网站的坏链接和测试搜索引擎对这个网站可能面临的抓取问题。另外用它也可以探知一些SEO做法的由来。 软件的使用方法非常简单，在“Web地址”里填上URL就可以了。然后点“选项”，先看“扫描规则”
扫描规则 这样的扫描规则搜索引擎也一定会有的，比如不收录.exe文件,zip文件等等。然后不收录一些特定的跟踪链接，如 https://www.360docs.net/doc/8316941168.html, 。你需要把一些搜索引擎爬虫不收录的特征加进去。 然后在“搜寻”里面，很多的特征都是现在搜索引擎爬虫的特征： 搜寻 搜索引擎不会接受cookie,所以取消“接收cookie”。
至于“解析java文件”，google 爬虫也会去解析java文件的。这是一个像HTTrack这样的通用爬虫都可以做到的事情。可能很多人还不知道，google会去试图解析javascript代码。如果你的页面上放很多javascript代码，就会使爬虫的停留时间增加，进而影响爬虫效率。这也可以算是为什么要把javascript 代码外调的另一个原因。 还有，有些javascript代码里面的URL，google爬虫是可以收录的，原因不明。这样做可能是因为有些内容很好的网站，很多链接就是喜欢用javascript来做的缘故吧。但是不代表你的链接可以用javascript来做。 HTTrack也同样能识别并遵守robots.txt文件。 至于url hacks ，就是让那种带 www和不带www的网址，如www.***.com和 ***.com。以及有斜杠和无斜杠的网址，如http://www.***.com 和 www.***.com 能统一。 这种网站上URL不统一的状况爬虫程序其实能很简单的处理好。至于google为什么要网站所有者在webmaster tool 后台指定一下“首选域”，是因为有些网站 www.***.com 和***.com 指向不同的内容。所以google不能那么武断的就认为www.***.com 和***.com是同一个网站。 至于“流量控制”和“限制”， 流量控制
如何做好一个垂直搜索网站
“确解用户之意，切返用户之需。” “门户网站都想着是怎样省钱，而不是怎样花钱来买技术。” “搜索引擎不是人人都能做的领域，进入的门槛比较高。” “只是优秀还不够，最好的方式是将一件事情做到极致。”(google十大真理) “做搜索引擎需要专注” “对于一项排到第四的业务，门户很难做到专注。” “用户无法描述道他要找什么，除非让他看到想找的东西。” “所谓楔形，其实就是个倒三角，倒三角的尖端部分代表搜索技术，中部是基于技术的产品应用平台，最上端是对整个搜索引擎用户人群文化的认识和理解，以及现代公司竞争最关键也最捉摸不定的所谓品牌。” “楔形”蕴涵的另一个意义是:楔子要打到墙里，尖端是否锐利很重要，但楔子的破坏性有多强，究竟能在墙面挤压出多大的空间，其中端、后端的沉稳与厚重才是关键。 搜索引擎的技术和理念都是需要时间和经验的积累的，更是需要长期不断的完善进步的，绝对不要认为可以一蹴而就，要达到一个相对成熟领先的搜索引擎从开始到领先的周期一般需要是四年。着急不得。原因是因为搜索引擎太复杂，而且“用户无法描述他要找什么，除非让他看到想找的东西。” 一切都需要摸索，尝试，问题需要一个一个解决，用户的需要得一点点的挖掘。 搜索引擎是一个产品，给用户提供服务的产品，需要长期的不断的改进升级调整才能持续不断的提用户体验，需要满足用户不断增长并且变化的需求、需要不断适应网络的变化。这是因为网络环境是不断变化的、网民的需求也是不断变化的。千万不要把搜索当成项目来做，做完了撂那让用户去用那你肯定没戏。在搜索引擎领域是讲体验的、新的引擎如果用户体验一旦整体上有领先一年以上的差距并且持续2年，那前期的领先者的优势就荡然无存，因为搜索引擎的用户转移成本相对而言是比较低的而且口碑是最佳的传播方式。如果一个搜索引擎不能持续不断的技术创新理念创新，那对于这个搜索引擎来说就等于死亡。我们一般形容搜索引擎的领先是以时间计算的。比如:中搜离百度整体差距×年，百度离google的整体差距×年，……只要你能在用户体验上保持一年的领先优势持续2年，不需要炒作，一切纷至沓来。在用户体验面前，任何的炒作都显得很渺小。 作垂直搜索引擎，麻雀虽小，但是五脏俱全。无论理念文化、产品管理、应用、技术都和搜索引擎的楔形理论没有什么区别。所以要做好一垂直搜索必须解决这几个方面。
Java开源搜索引擎分类列表
Java开源搜索引擎分类列表 Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。 Solr是一个高性能，采用Java5开发，基于Lucene的全文搜索服务器。文档通过Http利用XML加到一个搜索集合中。查询该集合也是通过http收到一个XML/JSON响应来实现。它的主要特性包括：高效、灵活的缓存功能，垂直搜索功能，高亮显示搜索结果，通过索引复制来提高可用性，提供一套强大Data Schema来定义字段，类型和设置文本分析，提供基于Web的管理界面等。 Egothor是一个用Java编写的开源而高效的全文本搜索引擎。借助Java的跨平台特性，Egothor能应用于任何环境的应用，既可配置为单独的搜索引擎，又能用于你的应用作为全文检索之用。 更多Egothor信息 Nutch Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。 更多Nutch信息 Lucene Apache Lucene是一个基于Java全文搜索引擎，利用它可以轻易地为Java软件加入全文搜寻功能。Lucene的最主要工作是替文件的每一个字作索引，索引让搜寻的效率比传统的逐字比较大大提高，Lucen提供一组解读，过滤，分析文件，编排和使用索引的API，它的强大之处除了高效和简单外，是最重要的是使使用者可以随时应自已需要自订其功能。 更多Lucene信息 Oxyus 是一个纯java写的web搜索引擎。 更多Oxyus信息 BDDBot BDDBot是一个简单的易于理解和使用的搜索引擎。它目前在一个文本文件(urls.txt)列出的URL中爬行，将结果保存在一个数据库中。它也支持一个简单的Web服务器，这个服务器接受来自浏览器的查询并返回响应结果。它可以方便地集成到你的Web站点中。 更多BDDBot信息 Zilverline Zilverline是一个搜索引擎，它通过web方式搜索本地硬盘或intranet上的内容。Zilverline 可以从PDF, Word, Excel, Powerpoint, RTF, txt, java, CHM,zip, rar等文档中抓取它们的内容来建立摘要和索引。从本地硬盘或intranet中查找到的结果可重新再进行检索。Zilverline支持多种语言其中包括中文。 更多Zilverline信息 XQEngine
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。
大数据相关开源系统简介汇总
大数据相关开源系统简介汇总 本片博客介绍大数据相关的开源系统以及他们对应的一句话简介, 对于各位想大概了解大数据都有哪些开源系统的同学有帮助。各种相关开源系统简介： 如下是Apache基金支持的开源软件 hdfs 跟GFS类似, 一个分布式文件系统。 mapreduce 跟Google的MapReduce类似, 一个典型的简单的分布式计算框架。 yarn 资源管理系统, 跟Mesos类比。 Avro 跟PB类似, 用于将数据结构序列化成字节码, 在不同的语言之间切换。 官方举例是将C转换给Pig。 BigTop 一个给Hadoop打包和测试的软件。其本来是cloudera公司自己给自己写的一个方便OP部署和搭建环境的工具, 不过因为写得不错, 已经成为了Apache顶级项目。目前支持系列Hadoop生态链中的软件: Zookeeper, Flume, HBase, Pig, Hive, Sqoop, Oozie, Whirr, Mahout, SolrCloud, Crunch, DataFu and Hue Chukwa 收集各种实时监控数据(比如日志)并固化到HDFS上的事情。 Drill Google的Dremel的开源版本。PB以上数据实时秒级查询。 Flume 用来做数据迁移的工具。支持数据包括Avro, files, 系统日志, 落地的系统包括HDFS, HBase。
HBase Google的BigTable的开源版本。宽列存储, 底层基于HDFS。 HCatalog 为HDFS做的一个管理metadata的系统。基于Hive, 提供服务给MapReduce, Pig, 将来会支持HBase。 Hive 支持HSQL, 将SQL转换成MapReduce任务。 Mahout 一个数据挖掘, 机器分析的算法库。 Oozie 用来管理Hadoop中的多轮任务的工具, 类似DAG管理工具。 Tez 也是多个任务的DAG管理工具, 但是其做得更底层，直接替代了MR的调度程序，多个任务之间的数据传递不用再落地到hdfs上了。 Pig 跟Hive类似, 提供比裸写MR更友好的界面, 然后翻译成MapReduce。只是Hive提供的是SQL, Pig提供的是更高级别的语言Pig-Latin, 供用户做数据挖掘和分析。 Sqoop Sql-to-Hadoop。将关系型数据库中的数据导入到Hadoop当中。 ZooKeeper 提供高可用的存储服务。内部采用paxos一致性协议。 Whirr 用于将Hadoop放到各种IaaS里面去运行的环境部署类项目。 Crunch
JAVA基于网络爬虫的搜索引擎设计与实现
本科毕业设计 题目：基于网络爬虫的搜索引擎设计与实现 系别： 专业：计算机科学与技术 班级： 学号： 姓名： 同组人： 指导教师：教师职称：协助指导教师：教师职称：
摘要 本文从搜索引擎的应用出发，探讨了网络蜘蛛在搜索引擎中的作用和地住，提出了网络蜘蛛的功能和设计要求。在对网络蜘蛛系统结构和工作原理所作分析的基础上，研究了页面爬取、解析等策略和算法，并使用Java实现了一个网络蜘蛛的程序，对其运行结果做了分析。 关键字：爬虫、搜索引擎
Abstract The paper，discussing from the application of the search engine，searches the importance and function of Web spider in the search engine．and puts forward its demand of function and design．On the base of analyzing Web Spider’s system strtucture and working elements．this paper also researches the method and strategy of multithreading scheduler，Web page crawling and HTML parsing．And then．a program of web page crawling based on Java is applied and analyzed． Keyword: spider, search engine
六大搜索引擎的比较
一、界面、广告以及速度搜索引擎在我们日常操作中的使用频率非常高，大家使用它的目的都非常明确，就是用它来搜寻需要的内容，而不会为搜索引擎的页面做过多的停留，因此搜索引擎的界面设计和速度就对我们的使用产生不小的影响，下面来看看这六款搜索引擎在界面和速度上的表现。谷歌、百度和微软的Live Search，这三大搜索引擎的界面大家都已经相当熟悉，它们有着共同的特点，就是简洁至极：网站LOGO、搜索框和按钮以及个别功能服务链接，除此以外，页面上就没有其他多余和花哨的东西了，给人的感觉非常清爽，界面一目了然，特别是Live Search在不失简洁的同时还通过一些小脚本和背景图片使得页面整体更加美观。三者使用起来都很方便，并且首页界面上没有任何第三方的广告。搜索结果页面，三者同样是采用简洁的风格，页面左侧排列着搜索结果，百度搜索结果页面右侧有不少广告，谷歌视关键词的不同也可能出现右侧广告。 Live Search的界面十分简洁且美观 百度搜索结果页面右侧的广告与上面三者相比，雅虎全能搜在界面上显得更为活泼、色彩更加多样，并且在首页内容上也更丰富。首页上除了常规的搜索所需组成部分外，雅虎全能搜还加入了天气预报、邮箱登录的显示区域。虽然这些占据了一点点页面，但是它们功能实用且不影响正常使用。雅虎全能搜的搜索主页 搜狗搜索的界面可谓结合了谷歌和Live Search：在布局上
与谷歌类似，而在细节上与Live Search有着异曲同工之妙；而搜索新军——网易有道的界面与谷歌、百度站在同一阵线，风格、版式都十分一致。在搜索结果页面中，搜狗搜索页面左侧有少量广告。总的来说，六款搜索引擎的界面设计都比较合理、美观、大方。雅虎全能搜的界面稍有不同，加入了天气预报和邮箱模块，而其他五款都尽量精简，其中谷歌、百度和有道趋于一致，采用最简的风格，而Live Search和搜狗在首页的一些细节上多加以了一些修饰。此外，值得一提的是一些搜索引擎对于Logo文化的重视，在传统的节日或者一些特殊的纪念日时都会将首页的Logo徽标换成与该日子相关的设计。其中在这方面要数谷歌和百度做得最为出色：无论是三八节、五一节这样的国际节日，或者情人节、万圣节这样的西方舶来物，还是春节、清明、端午等传统的中国农历节日，谷歌和百度都会精心设计相应的节日Logo；此外，谷歌在一些特殊的纪念日，如达芬奇诞辰、地球日之类的纪念日也会推出专门的徽标；而百度近期开始定期在首页推出一个搜索封面人物，以此反映对互联网时代风云人物的价值取向，十分有特色。雅虎和搜狗在节日Logo设计方面也有所表现，在节日时也可经常看到其专门的徽标；网易有道正式版新近推出不久，我们还无法对其在特殊Logo的设计上是否会有所表现作出评价。搜索引擎的特色Logo其实并不仅仅是一个单纯的设计，它还有更多的作用：它承载了一种信息，传达了搜索引擎提供商对于创新、
垂直搜索引擎系统介绍
SOPI垂直搜索引擎系统介绍 SOPI垂直搜索引擎2.0是一个从信息采集到分析到索引的整套解决方案，让你也可以轻松拥有一个搜索引擎。可以针用于行业垂直信息进行搜索，网站搜索等各类应用。 SOPI垂直搜索引擎系统的应用特点 ●外网搜索引擎：众多内容型网站为了保持数据的最新，不得不花费大量的人力进行内容 更新。SOPI 系统可以锁定需要的网站，进行定时采集此网站的最新内容；可以节省大量的人力成本，而且可以保证信息的全面性，同时结合搜索技术在海量的信息库中快速找到需要的信息。 ●高应用扩展性，可以根据用户需求快速配置成为不同类型的垂直搜索引擎，如成为商机 搜索、产品信息及其他各类需要的信息。只需普通技术人员便可以实现。 ●极少量的人工干预，系统管理员仅通过管理界面即可自动实现各类信息的搜索。大部分 工作由系统自动完成。 ●自动生成对网站的配置，提高工作效率及降低工作难度，垂直搜索引擎对不同网站进行 不同配置是必然的，本系统应用自动化技术将人工工作降到最低，将工作人员的技术要求降至最低。 ●可以从多个界而采集信息，系统进行自动合并，如从一个页面搜索产品信息，另一个网 页搜索公司信息，将两个页面的内容自动合并。 ●站内搜索引擎：可以轻松将内部网站的内容进行索引，为企业提供企业知识管理，或为 网站用户提供自身网站的搜索服务。 ●SOPI 搜索系统采用先进的索引机制，高效对全文进行索引及搜索，可以产生与百度和 GOOGLE 相同的准确结果，而且快速； SOPI搜索引擎系统的技术特点 ●使用与GOOGLE相同的数据库系统Oralce Berkeley DB嵌入式数据库，千万级数据状况 下操作数据仍保持在毫秒级，与使用ORACLE或SqlServer数据库性能提升数百倍。●系统结构的合理分离有利于分布式架构，适应未来大量的搜索工作，可以轻易在多服务 器环境中进行应用。 ●各子系统相互独立，任一子系统的停止运行不影响其他系统，有效保证稳定性；
搜索引擎爬虫外文翻译文献
搜索引擎爬虫外文翻译文献 (文档含中英文对照即英文原文和中文翻译) 译文： 探索搜索引擎爬虫 随着网络难以想象的急剧扩张，从Web中提取知识逐渐成为一种受欢迎的途径。这是由于网络的便利和丰富的信息。通常需要使用基于网络爬行的搜索引擎来找到我们需要的网页。本文描述了搜索引擎的基本工作任务。概述了搜索引擎与网络爬虫之间的联系。 关键词：爬行，集中爬行，网络爬虫 1.导言 在网络上WWW是一种服务，驻留在链接到互联网的电脑上，并允许最终用户访问是用标准的接口软件的计算机中的存储数据。万维网是获取访问网络信息的宇
宙，是人类知识的体现。 搜索引擎是一个计算机程序，它能够从网上搜索并扫描特定的关键字，尤其是商业服务，返回的它们发现的资料清单，抓取搜索引擎数据库的信息主要通过接收想要发表自己作品的作家的清单或者通过“网络爬虫”、“蜘蛛”或“机器人”漫游互联网捕捉他们访问过的页面的相关链接和信息。 网络爬虫是一个能够自动获取万维网的信息程序。网页检索是一个重要的研究课题。爬虫是软件组件，它访问网络中的树结构，按照一定的策略，搜索并收集当地库中检索对象。 本文的其余部分组织如下：第二节中，我们解释了Web爬虫背景细节。在第3节中，我们讨论爬虫的类型，在第4节中我们将介绍网络爬虫的工作原理。在第5节，我们搭建两个网络爬虫的先进技术。在第6节我们讨论如何挑选更有趣的问题。 2.调查网络爬虫 网络爬虫几乎同网络本身一样古老。第一个网络爬虫，马修格雷浏览者，写于1993年春天，大约正好与首次发布的OCSA Mosaic网络同时发布。在最初的两次万维网会议上发表了许多关于网络爬虫的文章。然而，在当时，网络i现在要小到三到四个数量级，所以这些系统没有处理好当今网络中一次爬网固有的缩放问题。 显然，所有常用的搜索引擎使用的爬网程序必须扩展到网络的实质性部分。但是，由于搜索引擎是一项竞争性质的业务，这些抓取的设计并没有公开描述。有两个明显的例外：股沟履带式和网络档案履带式。不幸的是，说明这些文献中的爬虫程序是太简洁以至于能够进行重复。 原谷歌爬虫（在斯坦福大学开发的）组件包括五个功能不同的运行流程。服务器进程读取一个URL出来然后通过履带式转发到多个进程。每个履带进程运行在不同的机器，是单线程的，使用异步I/O采用并行的模式从最多300个网站来抓取数据。爬虫传输下载的页面到一个能进行网页压缩和存储的存储服务器进程。然后这些页面由一个索引进程进行解读，从HTML页面中提取链接并将他们保存到不同的磁盘文件中。一个URL解析器进程读取链接文件，并将相对的网址进行存储，并保存了完整的URL到磁盘文件然后就可以进行读取了。通常情况下，因
推荐-全文搜索引擎的设计与实现 精品
作者声明 本人郑重声明：所呈交的学位是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。 本人完全了解有关保障、使用学位的规定，同意学校保留并向有关学位管理机构送交的复印件和电子版。同意省级优秀学位评选机构将本学位通过影印、缩印、扫描等方式进行保存、摘编或汇编；同意本被编入有关数据库进行检索和查阅。 本学位内容不涉及国家机密。 题目：全文搜索引擎的设计与实现 作者单位：江汉大学数学与计算机科学学院 作者签名：XXX 20XX年 5 月 20 日
学士学位 题目全文搜索引擎的设计与实现 （英文） Full-text search engine design and Implementation 学院数学与计算机科学学院 专业计算机科学与技术 班级 B09082021 姓名 XXX 学号 20XX08202137 指导老师 YYY 20XX 年5月20日
摘要 目前定制和维护搜索引擎的需求越来越大，对于处理庞大的网络数据，如何有效的去存储它并访问到我们需要的信息，变得尤为重要。Web搜索引擎能有很好的帮助我们解决这一问题。 本文阐述了一个全文搜索引擎的原理及其设计和实现过程。该系统采用B/S模式的Java Web平台架构实现，采用Nutch相关框架，包括Nutch，Solr，Hadoop,以及Nutch 的基础框架Lucene对全网信息的采集和检索。文中阐述了Nutch相关框架的背景，基础原理和应用。 Nutch相关框架的出现，使得在java平台上构建个性化搜索引擎成为一件简单又可靠的事情。Nutch 致力于让每个人能很容易, 同时花费很少就可以配置世界一流的Web 搜索引擎。目前国内有很多大公司，比如百度、雅虎，都在使用Nutch相关框架。由于Nutch是开源的，阅读其源代码，可以让我们对搜索引擎实现有更加深刻的感受，并且能够更加深度的定制需要的搜索引擎实现细节。 本文首先介绍了课题研究背景，然后对系统涉及到的理论知识，框架的相关理论做了详细说明，最后按照软件工程的开发方法逐步实现系统功能。 关键词 Nutch、Solr、Hadoop、Lucene、搜索引擎
垂直搜索引擎发展方向
垂直搜索引擎发展方向 来源：广告圈 https://www.360docs.net/doc/8316941168.html, 随着搜索经济的发展,垂直搜索引擎在搜索引擎行业中的地位越来越重要,并逐渐渗透到日常生活中。本文对搜索引擎的现状、优势,以及面临的问题进行分析,并对其今后的发展提出了一些可行性策略。 垂直搜索引擎发展现状 互联网最基础的功能即提供信息。网络推广2008年1月,中国互联网络信息中心在北京发布《第21次国际互联网络发展状况统计报告》,调查结果显示,目前2.1亿网民中使用搜索引擎的比例是72.4%,即已有1.52亿人从搜索引擎获益,半年净增加3086万人。位列网络应用中网络音乐、即时通信、网络影视和网络新闻之后的第五位,高于电子邮件。与其他国家相比,由于中国互联网仍旧是娱乐功能占主体,总体网民的搜索引擎使用率偏低。 垂直搜索引擎是搜索引擎行业保持高增长的重要力量。据调查,目前中国互联网中的垂直搜索引擎日益发展壮大,不断有面向新行业的垂直搜索引擎网站出现,例如,有面向房子的搜房网,有面向求职的职业搜索,有面向学术的学术搜索等。 目前垂直搜索引擎所用的技术模式和通用搜索引擎的技术基本相同。首先通过网络蜘蛛对互联网的网页进行抓取,进而获得元数据,然后对元数据进行分析处理,根据关键词的权重和其链接的关系,计算出该网页的重要度,存入数据库。当用户提交
关键词的时候,针对该关键词进行查询,进而将结果返回给用户,这就是垂直搜索引擎的一般工作流程。 目前垂直搜索引擎的主要盈利模式是基于竞价排名的广告模式,网络推广具体广告主在向垂直搜索引擎购买该项服务后,通过注册一定数量的关键词,按照付费最高者排名靠前的原则,购买了同一关键词的网站按不同的顺序进行排名,出现在网民相应的搜索结果中。 垂直搜索引擎的优势分析 互联网迅速发展。依赖搜索引擎是避免信息爆炸的快捷方式,而对于一个行业,信息量也是越来越大,准确抓住需要的信息,过滤无用信息是每个行业的从业者必须面对的课题,垂直搜索引擎为他们提供了好工具,帮助他们把握住行业发展的方向,并为想了解该行业的人提供一个便利方式。 商业公司对其日益重视。搜索引擎是人们登陆互联网的门户,垂直搜索引擎则是它所面向行业的门户,在这里进行广告投资,获得巨大收益的概率大,所以每个商业公司都会重视对其相关行业的垂直搜索引擎投资。 拥有巨大价值的用户搜索数据。垂直搜索引擎是面向行业、专注行业的搜索引擎,而使用垂直搜索引擎的人也都是和该行业有着密切关系的人,垂直搜索引擎记录着这些人的搜索数据,这些数据经过整理之后将会对该行业的发展有巨大的指导作用和巨大的价值。 垂直搜索引擎面临的问题 (一)搜索排名与搜索结果的用户满意度不一致
垂直搜索引擎技术指标
垂直搜索引擎技术指标 一、什么是垂直搜索 垂直搜索是针对某一个行业的专业搜索引擎，是搜索引擎的细分和延伸，是对网页库中的某类专门的信息进行一次整合，定向分字段抽取出需要的数据进行处理后再以某种形式返回给用户。 垂直搜索引擎和普通的网页搜索引擎的最大区别是对网页信息进行了结构化信息抽取，也就是将网页的非结构化数据抽取成特定的结构化信息数据，好比网页搜索是以网页为最小单位，基于视觉的网页块分析是以网页块为最小单位，而垂直搜索是以结构化数据为最小单位。然后将这些数据存储到数据库，进行进一步的加工处理，如：去重、分类等，最后分词、索引再以搜索的方式满足用户的需求。 整个过程中，数据由非结构化数据抽取成结构化数据，经过深度加工处理后以非结构化的方式和结构化的方式返回给用户。 垂直搜索引擎的应用方向很多，比如企业库搜索、供求信息搜索引擎、购物搜索、房产搜索、人才搜索、地图搜索、mp3搜索、图片搜索……几乎各行各业各类信息都可以进一步细化成各类的垂直搜索引擎。 二、垂直搜索技术概述 垂直搜索技术主要分为两个层次：模板级和网页库级。 模板级是针对网页进行模板设定或者自动生成模板的方式抽取数据，对网页的采集也是针对性的采集，适合规模比较小、信息源少且稳定的需求，优点是快速实施、成本低、灵活性强，缺点是后期维护成本高，信息源和信息量小。 网页库级就是在信息源数量上、数据容量上检索容量上、稳定性可靠性上都是网页库搜索引擎级别的要求，和模板方式最大的区别是对具体网页不依赖，可针对任意正常的网页进信息采集信息抽取……。这就导致这种方式数据容量上和模板方式有质的区别，但是其灵活性差、成本高。当然模板方式和网页库级的方式不是对立的，这两者对于垂直搜索引擎来说是相互补充的，因为技术只是手段，目的是切反用户之需。本文谈及的技术主要是指网页库级别垂直搜索引擎技术。下图为垂直搜索引擎结构的拓扑图。
搜索引擎爬虫工作原理
搜索引擎爬虫工作原理 搜索引擎的处理对象是互联网网页，日前网页数量以百亿计，所以搜索引擎首先面临的问题就是：如何能够设计出高效的下载系统，以将如此海量的网页数据传送到本地，在本地形成互联网网页的镜像备份。 网络爬虫即起此作用，它是搜索引擎系统中很关键也根基础的构件。这里主要介绍与网络爬虫相关的技术，尽管爬虫技术经过几十年的发展，从整体框架上已相对成熟，但随着联网的不断发展，也面临着一些有挑战性的新问题。 版纳论坛下图所示是一个通用的爬虫框架流程。首先从互联网页面中精心选择一部分网页，以这些网页的链接地址作为种子URL，将这些种子URL放入待抓取URL队列中，爬虫从待抓取URL队列依次读取，并将URL通过DNS解析，把链接地址转换为网站服务器对应的IP地址。 然后将其和网页相对路径名称交给网页下载器，网页下载器负责页面内容的下载。对于下载到本地的网页，一方面将其存储到页面库中，等待建立索引等后续处理;另一方面将下载网页的URL放入已抓取URL队列中，这个队列记载了爬虫系统已经下载过的网页URL，以避免网页的重复抓取。对于刚下载的网页，从中抽取出所包含的所有链接信息，并在已抓取URL队列中检查，如果发现链接还没有被抓取过，则将这个URL放入待抓取URL队列末尾，在之后的抓取调度中会下载这个URL对应的网页。如此这般，形成循环，直到待抓取URL队列为审，这代表着爬虫系统已将能够抓取的网页尽数抓完，此时完成了一轮完整的抓取过程。
对于爬虫来说，往往还需要进行网页去重及网页反作弊。 上述是一个通用爬虫的整体流程，如果从更加宏观的角度考虑，处于动态抓取过程中的爬虫和互联网所有网页之间的关系，可以大致像如图2-2所身那样，将互联网页面划分为5个部分： 1.已下载网页集合：爬虫已经从互联网下载到本地进行索引的网页集合。 2.已过期网页集合：由于网页数最巨大，爬虫完整抓取一轮需要较长时间，在抓取过程中，很多已经下载的网页可能过期。之所以如此，是因为互联网网页处于不断的动态变化过程中，所以易产生本地网页内容和真实互联网网页不一致的情况。 3.待下载网页集合：即处于上图中待抓取URL队列中的网页，这些网页即将被爬虫下载。 4.可知网页集合：这些网页还没有被爬虫下载，也没有出现在待抓取URL队列中，不过通过已经抓取的网页或者在待抓取URL队列中的网页，总足能够通过链接关系发现它们，稍晚时候会被爬虫抓取并索引。
开源搜索引擎比较
开源搜索引擎的比较 1．N utch 简介： Nutch是一个用java实现的基于Lucene的开源搜索引擎框架，主要包括爬虫和查询两部分组成。Nutch所使用的数据文件主要有以下三种：1）是webDb，保存网页链接结构信息，只在爬虫工作中使用。2）是segment，存储网页内容及其索引，以产生的时间来命名。segment文件内容包括CrawlDatum、Content、ParseData、ParseText四个部分，其中CrawlDatum保存抓取的基本信息，content 保存html脚本，ParseData和ParseText这两个部分是对原内容的解析结果。3）是index，即索引文件，它把各个segment的信息进行了整合。爬虫的搜索策略是采用广度优先方式抓取网页，且只获取并保存可索引的内容。 Nutch0.7需要java1.4以上的版本，nutch1.0需要java1.6。 特点： 1、遵循robots.txt，当爬虫访问一个站点时，会首先检查该站点根目录下是否存在robots.txt，如果存在，搜索机器人就会按照该文件中的内容来确定访问的范围；如果该文件不存在，所有的搜索蜘蛛将能够访问网站上所有没有被口令保护的页面。 2、采用基于Hadoop的分布式处理模型，支持分布式的实现。 3、Nutch可以修剪内容，或者对内容格式进行转换。 4、Nutch使用插件机制，可以很好的被用户定制和集成。 5、Nutch采用了多线程技术。 6、将爬取和建索引整合在了一起，爬取内容的存储方式是其自己定义的 segment，不便于对爬取的内容进行再次处理，需要进行一定的修改。 7、因为加入了对页面分析，建索引等功能其效率与heritrix相比要相对较低。
垂直搜索引擎是什么_垂直搜索引擎有哪些
垂直搜索引擎是什么_垂直搜索引擎有哪些 垂直搜索引擎是针对某一个行业的专业搜索引擎，是搜索引擎的细分和延伸，是对网页库中的某类专门的信息进行一次整合，定向分字段抽取出需要的数据进行处理后再以某种形式返回给用户。垂直搜索是相对通用搜索引擎的信息量大、查询不准确、深度不够等提出来的新的搜索引擎服务模式，通过针对某一特定领域、某一特定人群或某一特定需求提供的有一定价值的信息和相关服务。其特点就是专、精、深，且具有行业色彩，相比较通用搜索引擎的海量信息无序化，垂直搜索引擎则显得更加专注、具体和深入。 什么是垂直搜索引擎垂直搜索是针对某一个行业的专业搜索引擎，是搜索引擎的细分和延伸，是对网页库中的某类专门的信息进行一次整合，定向分字段抽取出需要的数据进行处理后再以某种形式返回给用户。 垂直搜索引擎和普通的网页搜索引擎的最大区别是对网页信息进行了结构化信息抽取，也就是将网页的非结构化数据抽取成特定的结构化信息数据，好比网页搜索是以网页为最小单位，基于视觉的网页块分析是以网页块为最小单位，而垂直搜索是以结构化数据为最小单位。然后将这些数据存储到数据库，进行进一步的加工处理，如：去重、分类等，最后分词、索引再以搜索的方式满足用户的需求。 整个过程中，数据由非结构化数据抽取成结构化数据，经过深度加工处理后以非结构化的方式和结构化的方式返回给用户。 垂直搜索引擎的应用方向很多，比如企业库搜索、供求信息搜索引擎、购物搜索、房产搜索、人才搜索、地图搜索、mp3搜索、图片搜索几乎各行各业各类信息都可以进一步细化成各类的垂直搜索引擎。 举个例子来说明会更容易理解，比如购物搜索引擎，整体流程大致如下：抓取网页后，对网页商品信息进行抽取，抽取出商品名称、价格、简介甚至可以进一步将笔记本简介细分成品牌、型号、CPU、内存、硬盘、显示屏、然后对信息进行清洗、去重、分类、分析比较、数据挖掘，最后通过分词索引提供用户搜索、通过分析挖掘提供市场行情报告。
搜索引擎蜘蛛爬虫原理
搜索引擎蜘蛛爬虫原理： 1、聚焦爬虫工作原理及关键技术概述 网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从Internet网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止，另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。 相对于通用网络爬虫，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题： (1) 对抓取目标的描述或定义； (2) 对网页或数据的分析与过滤； (3) 对URL的搜索策略。 抓取目标的描述和定义是决定网页分析算法与URL搜索策略如何制订的基础。而网页分析算法和候选URL排序算法是决定搜索引擎所提供的服务形式和爬虫网页抓取行为的关键所在。这两个部分的算法又是紧密相关的。 2、抓取目标描述 现有聚焦爬虫对抓取目标的描述可分为基于目标网页特征、基于目标数据模式和基于领域概念3种。 基于目标网页特征的爬虫所抓取、存储并索引的对象一般为网站或网页。根据种子样本获取方式可分为： （1）预先给定的初始抓取种子样本； （2）预先给定的网页分类目录和与分类目录对应的种子样本，如Yahoo!分类结构等； （3）通过用户行为确定的抓取目标样例，分为： a) 用户浏览过程中显示标注的抓取样本； b) 通过用户日志挖掘得到访问模式及相关样本。 其中，网页特征可以是网页的内容特征，也可以是网页的链接结构特征，等等。 现有的聚焦爬虫对抓取目标的描述或定义可以分为基于目标网页特征，基于目标数据模式和基于领域概念三种。 基于目标网页特征的爬虫所抓取、存储并索引的对象一般为网站或网页。 具体的方法根据种子样本的获取方式可以分为： （1）预先给定的初始抓取种子样本； （2）预先给定的网页分类目录和与分类目录对应的种子样本，如Yahoo!分类结构等； （3）通过用户行为确定的抓取目标样例。其中，网页特征可以是网页的内容特征，也可以是网页的链接结构特征，等等。 基于目标数据模式的爬虫针对的是网页上的数据，所抓取的数据一般要符合一定的模式，或者可以转化或映射为目标数据模式。
利用开源工具构建小型搜索引擎项目报告.
深圳大学考试答题纸 (以论文、报告等形式考核专用) 二○～二○学年度第学期 课程编号1501320002 课程名称搜索引擎技术主讲教师王旭评分 学号姓名专业年级 题目：利用开源工具构建小型搜索引擎 一、项目操作环境及基本操作工具： 操作系统：Win10。 基本操作环境：基于Heritrix+ Lucene；java。 基本操作工具：JDK 1.8，MyEclipse Professional 2014，Tomcat 8.0.27，Heritrix 1.14.4，Lucene 2.1.0，— JE-analysis-1.5.3， Htmlparser 1.5。 基本操作工具基本功能介绍： JDK 1.8:JDK（Java SE Development Kit）包括Java开发包和Java开发工具，是一个写Java 的applet和应用程序的程序开发环境。它由一个处于操作系统层之上的运行环境还有 开发者编译，调试和运行用Java语言写的applet和应用程序所需的工具组成。 MyEclipse Professional 2014： Eclipse是一种可扩展的开放源代码IDE。2001年11月，IBM公司捐出价值4,000万美元的源代码组建了Eclipse联盟，并由该联盟负责这种工具的后 续开发。集成开发环境（IDE）经常将其应用范围限定在“开发、构建和调试”的周期 之中。为了帮助集成开发环境（IDE）克服目前的局限性，业界厂商合作创建了Eclipse 平台。MyEclipse，是在eclipse 基础上加上自己的插件开发而成的功能强大的企业级集 成开发环境。 Tomcat 8.0.27:—Tomcat服务器是一个免费的开放源代码的Web 应用服务器，它是Apache 软件基金会（Apache Software Foundation）的Jakarta 项目中的一个核心项目，由Apache、 Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。—Tomcat 8支持最新的Servlet 3.1 和JSP 2.3 规范。因为Tomcat技术先进、性能稳定，而且免费，因而深受Java 爱好者的喜爱并 得到了部分软件开发商的认可，成为目前比较流行的Web应用服务器。 Heritrix 1.14.4:Heritrix是一个开源、可扩展的Web爬虫项目。Heritrix设计成严格按照robots.txt 文件的排除指示和META robots标签。 Lucene 2.1.0:—Lucene是Apache软件基金会jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，即它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方 语言）。 JE-analysis-1.5.3:是一个免费的Lucene中文分词组件。 Htmlparser 1.5:是一个纯的java写的html解析的库，Htmlparser不依赖于其它的java库，Htmlparser主要用于改造或提取html。
java课程设计—网络爬虫搜索引擎
课程设计 题目网络爬虫搜索引擎 学院管理学院 专业信息管理与信息系统 班级 姓名 指导教师王新 201 年7 月 4 日
课程设计任务书 学生姓名： 指导教师：王新工作单位：信息管理与信息系统系题目: 网络爬虫搜索引擎 初始条件： 合理应用Java相关知识与编程技能，结合UML面向对象设计，解决信息管理领域的实际问题，如学生成绩管理、学籍管理、图书借阅管理、自动存取款机、通信录管理、商品销售管理、医院门诊管理、火车订票管理、影院自动售票、世界杯足球比赛管理、人力资源管理、酒店前台管理、房产中介管理、停车收费管理等。 要求完成的主要任务:（包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写 等具体要求） 1．进行需求分析，撰写需求文档，绘制用例图。 2．识别需求文档中的类，建模类，初步绘制类图（之后逐渐完善）。 3．确定、建模类的实例变量。 4．确定、建模类的方法。 5．若有需要，在系统中加入继承与多态。 6．将UML图转换成Java代码框架。 7．设计算法，若有复杂的数据结构需求，使用相应集合框架。 8．设计数据访问层，若有数据持久化需求，使用数据库/文件。 9．添加表示层，若程序运行在桌面，使用图形用户界面。 10．实现完整的系统，最终Java源代码至少在300行以上。 11．进行测试，并给出相应结果。 课程设计报告中要求详细描述思路、步骤、方法、实现、问题及解决过程、操作说明、测试及结果。 时间安排： 1．2014年6月23日课程设计选题、查阅资料 2．2014年6月24日~25日UML面向对象设计 3．2014年6月26日~7月1日Java程序设计与代码调试 4．2014年7月2日改进、完善、测试系统 5．2014年7月3日~7月4日上午撰写、提交课程设计报告 6．2014年7月4日下午课程设计答辩 指导教师签名：年月日 系主任（或责任教师）签名：年月日