搜索引擎相关度算法分析
搜索引擎相关度算法分析
相关性，是搜索引擎优化中的重点。但是对于相关性的搜索引擎工作原理，相信大
部分的SEOER对于都缺乏了解。作为职业SEO对于搜索引擎算法的研究是必须的，虽然说，我们不可能知道搜索引擎算法的全部。但是只需要我们主流搜索引擎技术的方向，
你就可以知道搜索引擎时代的脉搏。
相关度排序技术的产生主要是由搜索引擎的特点决定的。
首先，现代搜索引擎能够访问的Web网页数量已经达到上十亿的规模，哪怕用Hu
只是搜索其中很少的一部分内容，基于全文搜索技术的搜索引擎也能返回成千上万的页
面。即便这些结果网页都是用Hu所需要的，用Hu也没有可能对所有的网页浏览一遍，所以能够将用Hu最感兴趣的结果网页放于前面，势必可以增强搜索引擎用Hu的满意度。
其次，搜索引擎用Hu自身的检索专业能力通常很有限，在最为普遍的关键词检索
行为中，用Hu —般只是键人几个词语。例如，Spink等曾对Excite等搜索引擎的近300
位用Hu做过实验调查，发现人均输入的检索词为 3.34个。国内部分学者也有相似的结论，发现90%左右的用Hu输入的中文检索单字为2?6个，而且2字词居多，约占58%, 其次为4字词（约占18%）和3字词（约占14%）。过少的检索词事实上无法真正表达用Hu 的检索需求，而且用Hu通常也不去进行复杂的逻辑构造，只有相当少的用Hu进行布尔逻辑检索、限制性检索和高级检索等方法，仅有 5.24%的检索式中包含有布尔逻辑算符。国内的部分学者的研究结果也表明，约40%的用Hu不能正确运用字段检索或二次
检索，80%左右的用Hu不能正确运用高级检索功能，甚至还发现用Hu缺乏动力去学
习复杂的检索技能，多数用Hu都寄希望于搜索引擎能够自动地为他们构造有效的检索式。由
于缺乏过去联机检索中常常具备的检索人员，因此，用Hu 实际的检索行为与用Hu 理想的检
索行为存在事实上的差距，检索结果的不满意也是不奇怪的。正是由于这个特点，搜索引擎就必须设法将用Hu 最想要的网页结果尽可能地放到网页结果的前面，这就是网页相关度排序算法在搜索引擎中为什么非常重要的原因。
现阶段的相关度排序技术主要有以下几种：一是基于传统信息检索技术的方式，它主要利用关键词本身在文档中的重要程度来对文档与用Hu 查询要求的相关度做出测量，如利用网页中关键词出现的频率和位置。一般而言，检索出的网页文档中含有的查询关键词个数越多，相关性越大，并且此关键词的区分度越高；同时，查询关键词如果出现在诸如标题字段等重要位置上，则比出现在正文的相关度要大。二是超连分析技术，使用此技术的代表性搜索引擎有Google和Bai。和前者相比，它以网页被认可的重要程度作为检索结果的相关度排序依据。
从设计思想上看，它更注重第三方对该网页的认可，如具有较大连入网页数的网页才是得到广泛认可的重要网页，而根据关键词位置和频率的传统方法只是一种网页自我认可的形式，缺乏客观性。最后还有一些其他方式，如由用Hu 自由定义排序规则的自定义方式。北京大学的天网FTP 搜索引擎就采用这种排序方式，它可以让用Hu 选择诸如时间、大小、稳定性和距离等具体排序指标来对结果网页进行相关度排序。再如收费排名模式，它作为搜索引擎的一种主要赢利手段，在具有网络门Hu 特点的大型搜索引擎中广为使用，但于担心影响搜索结果的客观性，这种方式不是它们的主流排序方式，而仅仅作为一个补充显示在付费搜索栏目中。
相关度排序技术主要依赖于超连分析技术实现。超连分析技术可以提供多种功能，其中的主要功能就是解决结果网页的相关度排序问题。它主要是利用网页间存在的各种超连指向，
对网页之间的引用关系进行分析，依据网页连人数的多少计算该网页的重要度权值。一般认
为，如果A网页有超连指向B网页，相当于A网页投了B网页一票,
即A认可了B网页的重要性。深入理解超连分析算法，可以根据连接结构把整个Web
网页文档集看成一个有向的拓扑图，其中每个网页都构成图中的一个结点，网页之间的连接就构成了结点间的有向边，按照这个思想，可以根据每个结点的出度和入度来评价网页的重要性。
对于超连分析技术，有代表性的算法主要是Page 等设计的PageRank 算法和Kleinberg创造的HITS算法。其中，PageRank算法在实际使用中的效果要好于HITS算法，这主要是由于以下原因：首先，PageRank 算法可以一次性、脱机且独立于查询的对网页进行预计算以得到网页重要度的估计值，然后在具体的用Hu 查询中，结合其他查询指标值，一起对查询结果进行相关性排序，从而节省了系统查询时的运算开销；其次，PageRank算法是利用整个网页集合进行计算的，不像HITS算法易受到局部连接陷
阱的影响而产生“主题漂移”现象，所以现在这种技术广泛地应用在许多搜索引擎系统中，Google 搜索引擎的广获成功也表明了以超连分析为特征的网页相关度排序算法日益成熟。
PageRank技术基于一种假设，即对于Web中的一个网页A，如果存在指向网页A 的连接，则可以将A看成是一个重要的网页。PageRank认为网页的连入连接数可以反
映网页的重要程度，但是由于现实中的人们在设计网页的各种超连时往往并不严格，有很多网页的超连纯粹是为了诸如网站导航、商业广告等目的而制作，显然这类网页对于它所指向网页的重要程度贡献程度并不高。但是，由于算法的复杂性，PageRank没有过多考虑网页超连内容对网页重要度的影响，只是使用了两个相对简单的方法:其一，如果一个网页的连出网页数太多，则它对每个连出网页重要度的认可能力降低；其二，如果一个网页由于本身连入网页数很低造成它的重要程度降低，则它对连出网页重要度
的影响也相应降低。所以，在实际计算中，网页 A 的重要性权值正比于连入网页 A 的重要性权值，并且和连入网页 A 的连出网页数量呈反比。由于无法知道网页 A 自身的重要性权值，
所以决定每个网页的重要权值需要反复迭代地进行运算才能得到。也就是
说，一个网页的重要性决定着同时也依赖于其他网页的重要性.
【补充材料：搜索引擎的相关排序算法分析与优化】
WWW 是一个巨大的潜在的知识库,它所拥有的web 页已经从最初的几千个发展到至今的20 多亿个(已被编入索引).随着网络规模的爆炸性增长,搜索引擎已经成了帮助人们寻找相关信息的重要工具.据纽约市场研究机构朱比特通信公司的调查分析,88%的网上用户使用搜索工具,成为除Email 之外使用最多的互联网应用之一.但是由于Web 数据本身具有分布、异质、动态、半结构或非结构等特征,这无疑给Web 上的信息检索提出了挑战[1]. 目前的搜索引擎普遍存在着查全率和查准率不高的现象,任何一个简单的查询都至少返回数以万计的检索结果,而其中只有很少一部分与用户真正的检索要求有关.同时,由于搜索引擎数据量巨大,而用户的接受能力有限,查全率对搜索引擎来说基本失去了评价的意义.而前X 个检索结果的查准率对于用户的检索目标更具意义[1]. 影响查准率的因素有很多,相关排序算法是其中的一个关键点。
1、相关排序的概念和存在的问题。
传统上,人们将信息检索系统返回结果的排序称为“相关排序”(RelevanceRanking),隐含其中各条目的顺序反映了结果和查询的相关程度.在搜索引擎中,其排序不是一个狭
义的相关序,而是一种反映多种因素的综合统计优先序.在排序方面,搜索引擎目前存在的
问题:(1)对于多数检索课题,要么输出的检索结果过载,记录数量达千条以上,给相关性判断带来困难; 要么是零输出或输出量太少,造成过分的漏检.(2)在相关度方面,搜索引擎对相关度参数的选择、计量和算法各不相同.(3)由于搜索引擎是按照已定的相关度对检索
结果进行排序,关键词检索返回结果的相关度排序方式单一,用户不能根据需要选择输入
的排序方法,用户对结果的排序无能为力,因而用户基本上是在被动接受返回序列,这难免与用户的检索目标冲突,受到用户接受能力的限制,无疑会影响到检全率与检准率。
2、现有的排序算法。
现有的搜索引擎排序技术主要有PageRank算法和HITS算法PageRank算法以“随机冲浪”模型为理论基础，而HITS算法使用Hub和Authority相互加强模型,二者都是利用了网页和超链组成的有向图,根据相互连接的关系进行递归运算.
2.1 PageRank 算法。
LawrencePage和SergeyBrin 描述了PageRank最初的算法，网页A 页的PageRank 值
PR(A)=(1-d)+d(PR(T1) n C(T1)+…+PR(Tn) n C(Tn)),其中d 为阻尼系数，且0 网页的PageRank值决定了随机访问到这个页面的概率?用户点击页面内的链接概率, 完全由页面上链接数量的多少决定的，这也是上面PR(Ti) n C(Ti)的原因?因此，一个页面通过随机冲浪到达的概率就是链入它的页面上的链接被点击概率的和,且阻尼系数的减 低了这个概率?阻尼系数的引入,是因为用户不可能无限的点击链接,常常因无聊而随机跳入另一个页面? PageRank值取决于那些连接到A页面的PageRank的递归值PR(Ti)值并不是均等影响页 由此可见,PageRank 并不是将整个网站排等级,而是以单个页面计算的?页面 A 的PageRank值取决于那些连接到A页面的PageRank的递归值PR(Ti)值并不是均等影响页 面PR(A)的?在PageRank的计算公式里,T对于A的影响还受T的出站链接数C(T)的影 响.这就是说,T的出站链接越多,A受T的这个连接的影响就越少PR(A)是所有PR(Ti)之和.所以，对于A来说，每多增加一个入站链接都会增加PR(A).所有PR(Ti)之和乘以一个阻 尼系数的，它的值在0到1之间?因此，阻尼系数的使用，减少了其它页面对当前页面A的排序贡献?另外,PageRank算法中对于向外链接的权值贡献是平均的，也就是不考虑不同链接的重要性?斯坦福大学计算机科学系Arvin 的Arasu 等科学家经过试验表明,PageRank 算法计算效率还可以得到很大的提高 2.2 HITS 算法。 HITS(Hyperlink-ln 的uce 的TopicSearch)算法是利用Hub n Authority 的搜索方法具体算法如下：将查询q提交给传统的基于关键字匹配的搜索引擎?搜索引擎返回很多网页，从中取前n个网页作为根集(RootSet),用S表示.S满足如下3个条件:S中网页数量相对较小;S 中网页大多数是与查询q相关的网页;S中网页包含较多的权威网页?通过向S中 加入被S引用的网页和引用S的网页，将S扩展成一个更大的集合T.以T中的Hub网页为顶点集V1,以权威网页为顶点集V2.V1中的网页到V2中的网页的超链接为边集E,形成一个二分有向图?对V1中的任一个顶点v,用h(v)表示网页v的Hub值，且h(v)收敛;对V2中的顶点u,用a(u)表示网页的Authority值.开始时h(v)=a(u)=1,对u执行I操作修改它的a(u),对v 执行O操作，修改它的h(v),然后规范化a(u)n h(v),如此不断的重复计算下面的I操作和0操作，直到a(u).其中I操作:a(u)=刀h(v);O操作:h(v)=刀a(u). 每次迭代对a(u)、h(v)进行规范化处理:a(u)=a(u) n刀[a(q)]2;h(v)=h(v) n刀 [h(q)]2.HITS算法可以获得比较好的查全率，输出一组具有较大Hub值的网页和具有较大权威值的网页?但在实际应用中,HITS算法有以下几个问题：由S生成T的时间开销是很昂贵的，由T生成有向图也很耗时，需要分别计算网页的A n H值，计算量大;网页中广告等无关链接影响 中外搜索引擎研究的现状与发展 夏旭李健康 （第一军医大学图书馆广州510515） 摘要: 以WWW网络搜索引擎的发展历程为基础，综述了WWW网络搜索引擎的定义、检索机制、检索规则、词表应用、分类研究、比较研究等方面取得的新进展，探讨搜索引擎发展走向与思路。同时就目前中外搜索引擎普遍存在的问题进行分析，希能对国内中文搜索引擎的开发和准确、快速、全面检索WWW网络乃至因特网信息资源有所启示。 关键词：搜索引擎研究进展综述信息资源管理 由于因特网上信息资源内容广泛、时效性强、访问快速、网络交互搜寻、动态更新，而且还提供快速访问网上信息资源的各种搜索引擎(Search Engines)，用于快速搜索WWW网络乃至因特上的有用信息，使得通过WWW网络获取网络信息资源成为国内外研究的一大热点。基于网络的搜索引擎的研制与开发应用成为当前网络信息资源开发应用研究领域的热点。英文搜索引擎“GOOGLE”和中文搜索引擎“百度搜索”的推出，拉开了搜索引擎核心技术争夺战的序幕。可以预言，在今后一段相当长的时间里，搜索引擎还将有长足的发展和进步，检索功能将更趋向于集成化和更具亲和力、更显人性化。 1 搜索引擎的定义、检索机制、检索规则和词表应用 1.1 定义 搜索引擎，Search engines，又称搜索机，Web搜索器，是伴随WWW网络出现的检索网上信息资源的新工具。实质上是一种网页网址检索系统，有的提供分类和关键词检索途径，有的仅提供关键词检索途径。它根据检索规则和从其他信息服务器上得到数据并对数据进行加工处理，自动建立索引，并通过检索接口为用户提供信息查询服务，能够自动对WWW资源建立索引或进行主题分类，并通过查询语法为用户返回匹配资源的系统。搜索引擎主要是由Crawler、Spider、Worm、Robot等计算机软件程序自动在因特网上漫游，不断搜集各类新网址及网页，形成数以千万甚至上亿条记录的数据库。它是通过采集标引众多网络站点来提供全局性网络资源控制与检索机制、将全球WWW网络中所有信息资源作一完整的集合、整理和分类、方便用户查找所需信息的网络检索软件。具有检索面广、信息量大、信息更新速度快，特定主题的检索专指性强等特点。 1.1.1 常规搜索引擎和元搜索引擎 自带索引数据库的搜索引擎通常被称为常规搜索引擎或独立搜索引擎，相应地，集多种常规搜索引擎于一体的搜索引擎则称为（多）元搜索引擎。元搜索引擎是国外搜索引擎开发者新设计的一种集成型搜索引擎，与独立搜索引擎的区别在于：它是通过一个统一的用户界面帮助用户在多个独立搜索引擎中选择和利用合适的搜索引擎，甚至是同时利用多个搜索引擎来实现检索操作。元搜索引擎没有自己独立的数据库，却更多地提供统一界面，形成一个由多个搜索引擎构成的具有独立功能的虚拟逻辑体，通过元搜索引擎的功能实现对这个虚拟逻辑体中各搜索引擎数据库的查询等一切操作。由于元搜索引擎预先配置好多个搜索引擎，每条检索指令都自动通过预先配置的搜索引擎执行，免去了用户逐一记忆和单独使用每个搜索引擎的麻烦。主要的元搜索引擎有ALL-IN-ONE、CUSI、Fun City Web Search、HyperNews、Linksearch、Savvysearch、Metacrawler、Best Search、W3Search Engines、WebSearch、Profusion、Mamma、Avenuesearch、Dogpile、Kwikseek、Findspot、Bytesearch、Webferret、Bluesquirrel Webseeker等。Metacrawler (http://www. https://www.360docs.net/doc/ec7127602.html,)能同时调用６个搜索引擎；Savvysearch (http://www. https://www.360docs.net/doc/ec7127602.html,)可有选择地调用21个独立的搜索引擎，检索Web、Usenet 新闻组、软件、参考工具、技术报告等信息，每次最多并行检索５个搜索引擎的数据库。Profusion (http://www. https://www.360docs.net/doc/ec7127602.html,)最多同时调用９个独立的搜索引擎，调用方式有全部调用、系统自动选择最好的３个、系统自动选择最快的３个、用户从中选取任意个搜索引擎。最新出现的桌面型离线式搜索引擎如Webcompass、WebSeeker、WebFerret、Echosearch、Copernic98等也是元搜索引擎。 1.1.2 集中式搜索引擎和分布式搜索引擎 搜索引擎在电子商务中的运用 搜索引擎在电子商务中的运用 摘要：20世纪互联网的出现和飞速发展，商务信息爆炸式的增长以及网络环境的日益复杂,搜索引擎作为信息检索的重要工具在网络经济中的作用变得越来越重要,搜索引擎与电子商务的结合是未来电子商务的发展趋势,因此本文以搜索引擎现状、面向电子商务的智能搜索引擎技术及在网络营销中的应用以及搜索引擎在今后的发展趋势做出简单的介绍. 关键词：电子商务；信息检索；搜索引擎；应用研究；发展趋势 一、对电子商务和搜索引擎的理解 从总体上来看，电子商务是指给整个贸易活动实现电子化。应用计算机与网络技术与现代信息化通信技术，按照一定标准，利用电子化工具来实现包括电子交易在内的商业交换和行政作业的商贸活动的全过程。 搜索引擎（SearchEngine）:通过运行一个软件，该软件在网络上通过各种链接，自动获得大量站点页面的信息，并按照一定规则进行归类整理，从而形成数据库，以备查询。这样的站点（获得信息——整理建立数据库——提供查询）我们就称之为“搜索引擎”。 1.2 搜索引擎在我国的发展现状 (8) 1.2.1我国搜索引擎的背景 (8) 1.2.2 搜索引擎的现状 (9) 1.3本文的研究内容 (10) 第一章搜索引擎的原理…………………………………………………………… 11 2.1搜索引擎的原理概述…………………………………………………………… 11 2.2搜索引擎的实现原理…………………………………………………………… 12 2.2.1从互联网上抓取网页……………………………………………………… 12 2.2.2建立索引数据库…………………………………………………………… 12 2.2.3在索引数据库中搜索……………………………………………………… 13 2.2.4对搜索结果进行处理排序………………………………………………… 13 1.2搜索引擎的现状 1.2.1 我国搜索引擎的背景 百度上市后，我国的搜索市场一下子热了起来。越来越多的企业围绕着搜索市场作起了文章。而且，在搜索大战的同时，一些企业也抛出了一些惊人言论。近日，记者从专业做人脉交际的联络家（https://www.360docs.net/doc/ec7127602.html,）技术总监冉征处了解到，联络家正在加紧研发人脉相关领域的专业垂直，联络家之所以涉足专业垂直搜索引擎领域，是看到未来垂直专业搜索引擎市场的巨大商机，他认为未来搜索市场将进一步细分，象Google、百度等主张大而全的全球式搜索引擎将会面临垂直专业搜索引擎更大的竞争与挑战，他们的市场分额将会被逐渐瓜分，专业的行业性垂直搜索将受到网民的青睐。 那么缘何能得出如此结论呢？CNNIC第十四次互联网调查显示，搜索以71.9％的绝对优势成为用户从互联网上获得信息的主要方式。几乎在全球所有的调查中，搜索引擎都是互联网上使用程度仅次于电子邮箱的服务，搜索引擎服务能成为最受欢迎的服务是因为他解决了用户在浩瀚的互联网海量快速定位信息屏颈问题，在海量的网页里找信息按照传统方式需要用户一个网站一个网站一级目录一级目录下找，要耗费大量的精力和时间，几乎是不可能实现的任务。 1.2.2 搜索引擎的现状 随着互联网的信息量呈爆炸趋势增长，几年前全球式搜索引擎收录的网页量 最佳优先模式--搜索引擎算法分析 搜索时大部分用户只关注排在最前面的搜索结果。尽管视系统，用户，任务和界面的不同，具体的搜索结果数量也不同，但可以肯定的是前三个搜索结果将吸引你80%的主意力。搜索结果第一页的其他链接也会得到部分关注，但其后的内容则不然。 有两个原因决定了这很重要。首先，搜索的最简单用例就是：浏览有用的搜索结果。用户输入关键词，扫视前面几个搜索结果，点击链接，搜索就完成了。要让搜索简单，快速，有用，最佳优化搜索模式非常重要。其次，最前面的几个搜索结果对于查询重构有着极大的影响。用户输入搜索字词，浏览最初的几个结果，然后再试试搜索其他的内容。大约20%~50%的搜索都包括查询重构。前三个搜索结果是用户界面的重要组成部分。 因此，选择搜索引擎时，应该首先考虑最佳优先模式。高质量，透明，灵活的结果排序算法是成功的关键。他们自始至终都应该是优秀而出色的，能够根据特定内容集而变或是随着应用的独特需求而变。其算法应该包括： 相关性 包括主题的相关性，目的在于将搜索关键字和内容文本元数据匹配起来。有效算法包括词汇排序，相似性，位置，频度和文档长度等。短标题里的精确词汇匹配比起长篇内容里的AND共现匹配要有价值得多。在一个网页上反复出现，但在网站上其他地方却难寻踪迹的词语其权重也更高。相关性算法必须处理好文本查询的特殊情况，包括复数和其他单词变体，比如诗人和诗歌。只有做出调整才能在查准率和查全率之间取得合适的平衡。相关性是典型的搜索引擎默认设置，而且事实上往往也是一种混合模式，把多种算法整合到一个平衡的解决方案中。 流行性 在大多数情境中，社会化数据能够极大地改善语义算法。谷歌的PageRank算法把链接视为投票，这是一个大获成功的做法。如今流行性已经成为典型的多算法度量。在Flickr 上，照片的兴趣度有浏览数，评论数，注释数和收藏次数等决定。在亚马逊网站上，用户按照最畅销或最佳评论来排序。不过，及时用户按照相关性来排序时，社会化数据也影响着搜索结果的显示排序。 日期 默认日期排序并不好，但这一选项也自有用处。尤其是对于新闻和邮件应用来说，按照反向时间顺序（即最新的内容优先显示）相对更加常见。在许多情况下，出版日期或是修改日期可以为通用相关性算法提供有价值的数据，从而改善首选搜索结果的实时性。 格式 在单一形式中，格式和内容类型就像过滤器一样有用，用户可以选择只查看特定格式的内容，比如图片，视频或新闻。而且，他们还可以帮助改善最佳搜索结果。比如，在企业内 期末课程论文 论文标题：搜索引擎的现状与发展趋势 课程名称：信息检索技术 课程编号：1220500 学生姓名：潘飞达 学生学号：1100310120 所在学院：计算机科学与工程学院 学习专业：计算机科学与技术 课程教师：王冲 2013年7月1 日 【摘要】 搜索引擎包括图片搜索引擎、全文索引、目录索引等，其发展历史可分为五个阶段，目前企业搜索引擎和网站运营搜索引擎运用范围较广。在搜索引擎的未来发展中，呈现出个性化，多元化，智能化，移动化，社区化等多个趋势。 【关键词】 发展过程、发展趋势、检索技巧、个性化、智能化 1 搜索引擎简介 搜索引擎是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将用户检索相关的信息展示给用户的系统。搜索引擎包括全文索引、目录索引、元搜索引擎、垂直搜索引擎、集合式搜索引擎、门户搜索引擎与免费链接列表等。百度和谷歌等是搜索引擎的代表。 其工作作原理分为抓取网页，处理网页和提供检索服务。 抓取每个独立的搜索引擎都有自己的网页抓取程序，它顺着网页中的超链接，连续地抓取网页。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。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，建立索引文件。 搜索引擎是根据用户的查询请求，按照一定算法从索引数据中查找信息返回给用户。为了保证用户查找信息的精度和新鲜度，搜索引擎需要建立并维护一个庞大的索引数据库。一般的搜索引擎由网络机器人程序、索引与搜索程序、索引数据库等部分组成。 系统结构图 2搜索引擎的工作原理 第一步：爬行 搜索引擎是通过一种特定规律的软件跟踪网页的链接，从一个链接爬到另外一个链接，像蜘蛛在蜘蛛WWW 文档 网络机器人程序 建立Lucence 索引 从数据库中搜索信息 Tomcat 服务器 Lucence 索引数据库 WWW 浏览器 WWW 浏览器 JSP 网络机器人程序 几大搜索引擎排名算法趣味解析 做优化最关心的是什么，当然是在几大搜索引擎的排名，几年的淘汰，现在的格局是百度一家独大，然后带领360和新搜狗二个小弟，谷歌中国只剩下不到3%的市场，基本上可以忽略不计，但是谷歌毕竟在全球还是搜索老大，粉丝效应还有一些的用户。 百度：个人觉得百度在排名算法是最人性的，虽然说这个话可能引来好多人的吐槽，因为好多人深受百度其害，认为百度是是难伺候的，算法层出不穷，而且经常所谓的大姨妈，很是伤了好多人的心，但是从我感觉来看，从来没有感受过百度所谓的K站，优化手法也是一直采用正规的白帽手法，几年来优化过的一些站也是得到了自己心仪的排名，为什么说百度最人性呢，最近上了一个新站，到现在差不多刚好一个月的时间，虽然关健词的指数都不高，不过几个关健词已经齐齐的奔入了百度前三页，而且还在稳步的上升中，为什么能这样呢，就是因为百度的新站效应这个人性化的举措，好些优化人士也说，只要你网站按照百度要求搭建，然后内容建设也符合百度规律，那么你网站上线收录不久后百度就会给部份关健词相应的排名，大家都知道优化是一个相当枯燥的事情，能坚持是一件相当困难的事情了，给了甜头，当然有干下去的动力，只要你持续，那后来一定会收到一个比较理想的排名的，但是也有好些人一直所谓的抱怨这，抱怨那，一直没有得到自己想要的排名，这个呢估计得自己找原因了， 360：上线以来，给了人们好大的期望，但是我感觉期望的这部份人应该大部份是来自百度受害者，欺许能在这里得到心灵的安慰，也就出现了一些研究360排名的人，但是至今网上也没有关于这方面的文章，个人感觉360应该没有什么核心算法，搜索结果跟百度也是惊人的雷同，新站基本上不可能在360出现排名，一些老站排名和百度差不多，为什么新站不给排名呢，估计是在等百度排名稳定后再抄袭，这个也就是最近百度频繁推出新算法的的原因，推出新算法一方面是为了提高体验，一方面是打造技术门槛防止被抄袭。 谷歌：在说谷歌之前先上一幅图，这个是这几天在A5上面看到的一篇文章 现在不知道还有多少人是这样的，经常聊天的时候也听到类似的一些观点，认为谷歌怎么怎么的好，谷歌虽然是全球巨头，但是谷歌中文我感觉来是最差的，排版布局上面首先就让人看得难受，我也不知道好多人所说的谷歌好是指的是谷歌中文，还是谷歌英文了，也不知道他们到底是谷歌的用户，还是谷歌的粉丝，还是因为就像以前流行的那样，搜索用谷歌，聊天用MSN等这样的，谷歌中文排名也是我感觉最简单的，那就是一句话外链至上，就是如果你有足够的外链， 科 技 天 地 38 INTELLIGENCE ························浅谈搜索引擎的研究现状 西安外事学院计算机中心 李艳红 摘 要：文章分析了搜索引擎的发展历史及国内外搜索引擎的发展现状，采用了 对比的方法对特色搜索引擎的进行了阐述，并详尽的指出了各种搜索引擎的现状、特点及发展趋势。 关键词：搜索引擎 爬虫 网页快照 搜索引擎（Search Engine）正是帮助人们从网上检索信息的重要工具，是为了解决网上信息查询困难的问题应运而生的，它可以有效地帮助用户在网络上查找到自己需要的信息。它是在互联网产生后伴随着网上用户快速查询信息的需求的产物，即提供信息检索服务的计算机系统，检索的对象包括互联网上的站点，新闻组中的文章，软件存放的地址及作者，某个企业和个人的主页等。 当用户通过Archie 检索文件时，所要进行的全部工作就是对该数据库进行检索。尽管Archie 还不是真正的搜索引擎，但工作原理与现在的搜索引擎己经很接近，它依靠脚本程序自动搜索网上的文件，然后对有关信息进行索引，供使用者查询。1994年初，Internet 上出现了包括Lycos 在内的第一批Web 搜索引擎。第二代搜索引擎以1998年出的Google 和Directhit 为代表。它们是“根据以往用户实际访问一个网站并在该网站上所花费的时间来确定一个网站的重要性，或者根据一个网站被其他网站链接的数量来确定网站的重要性” ，“这种根据用户忠诚度的评判方法更具备客观性，因而，用户所获得的信息也就更准确”。如Directhit 以被大多数用户访问的情况认定一个网站的重要性；Google 以被其他网站链接的情况认定一个网站的重要程度。在发展过程中更强调了人的因素，主要表现在以下三个方面： （1）能利用自然语言查找信息。第二代搜索引擎可以将自然语言自动翻译成系统能理解的专业术语，进行精确查找。 （2）有判断地收集信息，根据众多网络用户行为特征来取舍信息。（3）人工分类。引入大量的人工对信息进行分类。强调人工分类的重要性。 此外，第二代的搜索引擎还有一个特点，他们只做后台技术，将技术提供给Yahoo 等门户网站。其中Google(https://www.360docs.net/doc/ec7127602.html,)是表现最为突出的。Google 于1998年9月发布测试版，是目前人们使用最广泛的搜索引擎。 Google 现为全球80多家门户和终级网站提供支持。Google 的优势是易用性和返回结果的高相关性。Google 提供一系列革命性的新技术，包括完善的文本对应技术和先进的PageRank 排序技术，后者可以保证重要的搜索结果排列在结果列表的前面。Google 还提供一项很有用的服务：“网页快照”功能。 目前，新一代的搜索引擎也己经进入了研制阶段，其最大特点就是大量智能化信息处理的引入，网络信息检索将步入知识检索和知识服务的领域。它的一个特征是能够解决文件格式问题，这就要求搜索引擎不仅能识别TXT 文件，也要能够识别PPT， Word， PDF，电子邮件等文件;另一个特征是把P2P 技术应用到网页的检索中，这样通过共享所有硬盘上的文件，目录乃至整个硬盘，用户搜索时无需通过Web 服务器，不受信息文档格式的限制，即可达到把散落在互联网上的不相关的人们关心的知识搜集起来，经过筛选，组织和分析返回给用户所需的信息。 国内目前已有很多关于搜索引擎的研究。百度搜索引擎[6]收录中文网页接近2亿，是全球最大的中文数据库。Baidu 搜索引擎的其它特色包括：网页快照，网页预览/预览全部网页，相关搜索词，错别字纠正提示，新闻搜索，Flash 搜索和信息快递搜索等。北大天 网搜索引擎是国家“九五”重点科技攻关项目“中文编码和分布式中英文信息发现”的研究成果，由北大计算机系网络与分布式系统研究室开发，有强大的搜索功能。除了WWW 主页检索外，天网还提供FTP 站点搜索(“天网文件”)，为高级用户查找特定文件提供方便。同时，天网将FTP 文件分为电影和动画片，MP3音乐，程序下载，文档资源共四大类，用户可以像目录导航式搜索引擎那样层层点击，查找自己需要的FTP 文件。天网提供的服务还包括“天网目录”和“天网主题”。搜狐分类目录设有独立的目录索引，并采用百度搜索引擎技术，提供网站，网页，类目，新闻黄页，中文网址，软件等多项搜索选择。搜狐搜索范围以中文网站为主，支持中文域名。慧聪搜索引擎拥有超过2亿网页的中文信息库，提供网页，网站，新闻，地域，行业，MP3， Flash 等多种检索方式，具有互联网实时新闻搜索，高精度检索，分类查询，网站导航，企业与产品查询等功能。 目前的搜索引擎，每天使用爬虫在互联网上获取大量网页，这花去了大量的时间，对于面向大量用户的商业搜索引擎是非常合理的，但是对于只面向某一类型的网络，如校园网的搜索引擎，这无疑需要大量的计算资源和存储空间，这往往是得不偿失的。因此，对于校园网内搜索引擎，需要设计一种对资源要求低，灵活机动的方法。 参考文献： [1] 刘建国：《搜索引擎概述》，北京大学计算机与科学技术，1999年。 [2] 李晓明、刘建国：《搜索引擎技术及趋势》，《大学图书馆学报》，2000年第16期。 信息检索与搜索引擎技术实 验向量空间模型 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII 昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （ 2014—2015学年第 1学期） 课程名称：信息检索与搜索引擎技术开课实验室：信自楼445 2014 年12月 23日 一、上机目的及内容： 给定文档语料: d1: 北京安立文高新技术公司 d2: 新一代的网络访问技术 d3: 北京卫星网络有限公司 d4: 是最先进的总线技术。。。 d5: 北京升平卫星技术有限公司的新技术有。。。 设计一个针对这些文档的信息检索系统。具体要求是： 1)给出系统的有效词汇集合（说明取舍原因）。 2)写出d1和d2在VSM中的表示（使用tf*idf，写出各项的数字表达式，具体数值不必 实际计算出来）。 3)画出系统的倒排文件示意图。 4)按照向量夹角的余弦计算公式，给出针对查询“技术的公司”的前3个反馈结果。 2 二、实验原理 1)给出系统的有效词汇集合（说明取舍原因）。 北京、安、立、文、高新、技术、公司、新、网络、访问、卫星、有限、先进、总线、升、平 的、是、最、有，这些词作为停用词不能加入系统的有效集合 一、代，去除后并不影响原来句子语义的表达也不能算作系统的有效集合。 2)写出d1和d2在VSM中的表示（使用tf*idf，写出各项的数字表达式，具体数值不必实际 计算出来）。 得到的矩阵： 3 4 说明： TF ：表示词项在该文档或者查询词中出现 的频度。即该词项出现次数除以该文档的长度（所有词的个数） ：表示词项k 在D i 中的出现次数。 ：表示该文档的长度（所有词的个数） IDF ：表示词项在文档集合中的重要程度。一个词项出现的文档数越多，说明该词项的区分度越差，其在文档集合中的重要性就越低。 N ：表示集合中的文档数； ：表示出现词项k 的文档数。 d1中各词项的数字表达式 “北京”的 “安”的 “立”的 北京 1 0 1 0 1 3 安 1 0 0 0 0 1 立 1 0 0 0 0 1 文 1 0 0 0 0 1 高新 1 0 0 0 0 1 技术 1 1 0 0 1 3 公司 1 0 1 0 1 3 新 0 1 0 0 1 2 网络 0 1 1 0 0 2 访问 0 1 0 0 0 1 卫星 0 0 1 0 1 2 有限 0 0 1 0 1 2 先进 0 0 0 1 0 1 总线 0 0 0 1 0 1 升 0 0 0 0 1 1 平 0 0 0 0 1 1 相对于TF-IDF 而言，在信息检索和文本挖掘领域，BM25算法则更具理论基础，而且是工程实践中当仁不让的重要基线（Baseline）算法。BM25在20世纪70年代到80年代被提出，到目前为止已经过去二三十年了，但是这个算法依然在很多信息检索的任务中表现优异，是很多工程师首选的算法之一。 今天我就来谈谈BM25算法的历史、算法本身的核心概念以及BM25的一些重要变种，帮助你快速掌握这个信息检索和文本挖掘的利器。 BM25的历史 BM25，有时候全称是Okapi BM25，是由英国一批信息检索领域的计算机科学家开发的排序算法。这里的“BM”是“最佳匹配”（Best Match）的简称。 BM25背后有两位著名的英国计算机科学家。第一位叫斯蒂芬·罗伯逊（Stephen Robertson）。斯蒂芬最早从剑桥大学数学系本科毕业，然后从城市大学（City University）获得硕士学位，之后从伦敦大学学院（University College London）获得博士学位。斯蒂芬从1978年到1998年之间在城市大学任教。1998年到2013年间在微软研究院剑桥实验室工作。我们之前提到过，美国计算机协会ACM 现在每三年颁发一次“杰拉德·索尔顿奖”，用于表彰对信息检索技术有突出贡献的研究人员。2000年这个奖项颁给斯蒂芬，奖励他在理论方面对信息检索的贡献。BM25可谓斯蒂芬一生中最重要的成果。 另外一位重要的计算机科学家就是英国的卡伦·琼斯（Karen Sp?rck Jones）。周一我们在TF-IDF 的文章中讲过。卡伦也是剑桥大学博士毕业，并且毕生致力于信息检索技术的研究。卡伦的最大贡献是发现IDF 以及对TF-IDF 的总结。卡伦在1988年获得了第二届“杰拉德·索尔顿奖”。 BM25算法详解 现代BM25算法是用来计算某一个目标文档（Document）相对于一个查询关键字（Query）的“相关性”（Relevance）的流程。通常情况下，BM25是“非监督学习”排序算法中的一个典型代表。 《信息检索搜索引擎技术》期末考试报告 学期：2016-2017学年第一学期 任课教师：毛存礼 专业年级：计科133 学号：201310405339、 201310405326、 201310405330、201310405325 学生姓名：李然、毛子铭、张倩、黄枫 目录 一、系统概述 (3) 二、系统需求分析 (3) 2.1功能需求分析 (3) 三、程序实现 (4) 3.1 爬虫的实现 (4) 3.1.1 对网页进行分析 (4) 3.1.2编写爬虫 (5) 3.2索引的实现 (7) 3.2.1分词的实现 (7) 3.2.2索引的建立 (8) 3.2.3检索索引 (9) 3.3向量空间模型的实现 (10) 3.3.1向量空间模型概述 (10) 3.3.2建立向量空间模型 (11) 3.4利用Lucene打分机制对文档打分 (13) 四、测试 (14) 五、心得体会 (17) 一、系统概述 随着互联网的迅猛发展、WEB信息的增加，用户要在信息海洋里查找自己所需的信息，就像大海捞针一样，搜索引擎技术恰好解决了这一难题。搜索引擎是指互联网上专门提供检索服务的一类网站，这些站点的服务器通过网络搜索软件或网络登录等方式，将Intenet上大量网站的页面信息收集到本地，经过加工处理建立信息数据库和索引数据库，从而对用户提出的各种检索做出响应，提供用户所需的信息或相关指针。 用户的检索途径主要包括自由词全文检索、关键词检索、分类检索及其他特殊信息的检索。本系统基于HTMLUNIT框架，构建爬虫，基于LUCENE框架，构建索引，利用向量空间模型向量化表示文档间的相关性，利用LUCENE 给相关文档打分。 二、系统需求分析 2.1功能需求分析 该系统分为四个功能模块： （1）爬虫模块 （2）索引模块 （3）向量化表示模块 （4）打分模块 具体实现分工如下： ①爬虫模块：该模块采用Htmlunit框架，主要负责爬取网页内容，在 本地建立文档库，以便于索引功能模块，将文档库里的文档内容建立成索引。 （毛子铭所做） ②索引模块：该模块采用Lucene框架，功能分为两块：一是建立索引， 将爬取的内容建立成索引。二是检索索引，即提供给用户检索索引。（张倩所做） ③向量化表示模块：该模块采用向量空间模型，其功能是将查询文本和 元搜索引擎的现状与发展 摘要：论文简要介绍了元搜索引擎的相关知识，提出了元搜索引擎系统的发展设想和发展空间。任何搜索引擎的设计，均有其特定的数据库索引范围、独特的功能和使用方法，以及预期的用户群指向。一种搜索引擎不可能满足所有人或一个人所有的检索需求。集成搜索引擎和元搜索引擎尽可能地减少和优化了检索操作，实现了“一次检索输入，多引擎同时搜索”。由于其在搜索引擎中的不同特点和自身具有的优点，在以后的搜索引擎道路上必然会有很大的发展空间。 关键字：Internet搜索搜索引擎元搜索引擎信息检索技术发展前景 一．引言 在互联网发展初期，网站相对较少，网页数量亦较少，因而信息查找比较容易。随着Internet的飞速发展，人们越来越依靠网络来查找他们所需要的信息，然而伴随互联网爆炸性的发展，普通网络用户想找到所需的资料简直如同大海捞针，以至于迷失在信息的海洋中不知所措，出现了我们所说的"信息丰富，知识贫乏"的奇怪现象。搜索引擎正是为了解决这个"迷航"问题而出现的技术。搜索引擎（Search Engine简称SE）以一定的策略在互联网中搜集、发现信息，对信息进行理解、提取、组织和处理，并为用户提供检索服务，从而起到信息导航的目的。现在，网上 的搜索引擎有很多，比较著名的有 Google,Yahoo,AltaVista,Dogpile,百度等。按照信息搜集方法和服务提供方式的不同，搜索引擎系统可以分为三大类：目录式搜索引擎，以Yahoo为代表（最近改为使用全文搜索技术）；全文搜索引擎，以Google为代表；元搜索引擎，以Dogpile 为代表。一个单一搜索引擎的网络覆盖率最多只能覆盖到整Internet资源的30-50%[3]，因而查全率便无法保障；再加上任何搜索引擎的设计，均有其特定的数据库索引范围、独特的功能和使用方法，以查准率亦无法保证；因此，要想获得一个比较全面、准确的结果，就必须反复调用多个搜索引擎，并对返回结果进行比较、筛选和相互印证。 二．元搜索引擎概述 各个搜索引擎的用户接口是异构的,有其特定且复杂的界面和查询语法,这给用户同时使用多个系统带来了不便.一些研究人员针对这种状况而开发了元搜索引擎,其中比较著名的有MetaCrawler,SavvySearch5等.元搜索引擎首先对用户的查询请求进行预处理,分别转换为若干个底层搜索引擎能处理的格式,并将其发送给各个搜索引擎.例如,MetaCrawler同时检 Yahoo,LookSmart,AltaVista等九个主要的搜索引擎.在各个搜索引擎返回检索结果后,元搜索引擎进行组合,并向用户返回最终的检索结果[Selberg95].由于元搜索引擎建立在搜索引擎的基础之 信息检索技术方法及搜索引擎.txt 1 截词检索技术 2 邻近检索技术 3 字段检索技术 4 布尔逻辑检索是指通过标准的布尔逻辑关系算符来表达检索词与检索词间的逻辑关系的检索 方法. 主要的布尔逻辑关系词有:逻辑与(AND),逻辑或(OR),逻辑非(NOT) 1 布尔逻辑检索技术 逻辑与 逻辑乘: "and"或"*"表示 组配方式:A*B或者A and B 表示两个概念的交叉和限定关系,只有同时含有这两个概念的记 录才算命中信息 作用:增加限制条件,即增加检索的专指性,以缩小提问范围,减少文献输出量,提高查准率. 逻辑或 又称逻辑和:"or","+" 组配方式:A OR B或者A+B,表示检索含有A词,或含有B词,或同时包含A,B两词的文章. 作用:放宽提问范围,增加检索结果,起扩检作用,提高查全率. 逻辑非 又称逻辑差: "not" "-" 组配方式:A-B,表示检索出含有A词而不含有B 词的文章. 作用:逻辑非用于排除不希望出现的检索词,它和"*"的作用相似,能够缩小命中文献范围,增 强检索的准确性. 例如检索:"打印机驱动程序" 查询关键词:打印机,驱动程序 检索表达式:打印机 AND 驱动程序 例如检索:"微型计算机"方面的有关信息 查询关键词:微型计算机,微机 检索表达式:微型计算机OR 微机 布尔逻辑检索举例 布尔运算符优先级比较 有括号时:括号内的先执行; 无括号时:NOT > AND > OR 例:检索"唐宋诗歌"的有关信息. 关键词:唐,宋,诗歌; 检索表达式: (唐 OR 宋)AND 诗歌; 唐 AND 诗歌 OR 宋 AND 诗歌; 错误表达式: 唐 OR 宋AND诗歌; 唐 AND 宋AND诗歌; 搜索引擎的现状和发展趋势 期末课程论文 论文标题：搜索引擎的现状与发展趋势课程名称：信息检索技术 课程编号：1220500 学生姓名：潘飞达 学生学号：1100310120 所在学院：计算机科学与工程学院 学习专业：计算机科学与技术 课程教师：王冲 2013年7月 1 日【摘要】 搜索引擎包括图片搜索引擎、全文索引、目录索引等，其发展历史可分为五个阶段，目前企业搜索引擎和网站运营搜索引擎运用范围较广。在搜索引擎的未来发展中，呈现出个性化，多元化，智能化，移动化，社区化等多个趋势。 【关键词】 发展过程、发展趋势、检索技巧、个性化、智能化 1 搜索引擎简介 搜索引擎是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将用户检索相关的信息展示给用户的系统。搜索引擎包括全文索引、目录索引、元搜索引擎、垂直搜索引擎、集合式搜索引擎、门户搜索引擎与免费链接列表等。百度和谷歌等是搜索引擎的代表。 其工作作原理分为抓取网页，处理网页和提供检索服务。抓取每个独立的搜索引擎都有自己的网页抓取程序，它顺着网页中的超链接，连续地抓取网页。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。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，建立索引文件。 搜索引擎是根据用户的查询请求，按照一定算法从索引数据中查找信息返回给用户。为了保证用户查找信息的精度和新鲜度，搜索引擎需要建立并维护一个庞大的索引数据库。一般的搜索引擎由网络机器人程序、索引与搜索程序、索引数据库等部分组成。 主流搜索引擎算法讲解大全 １．引言 万维网WWW（World Wide Web）是一个巨大的，分布全球的信息服务中心，正在以飞快的速度扩展。1998年WWW上拥有约3.5亿个文档[14]，每天增加约1百万的文档[6]，不到9个月的时间文档总数就会翻一番[14]。WEB上的文档和传统的文档比较，有很多新的特点，它们是分布的，异构的，无结构或者半结构的，这就对传统信息检索技术提出了新的挑战。 传统的WEB搜索引擎大多数是基于关键字匹配的，返回的结果是包含查询项的文档，也有基于目录分类的搜索引擎。这些搜索引擎的结果并不令人满意。有些站点有意提高关键字出现的频率来提高自身在搜索引擎中的重要性，破坏搜索引擎结果的客观性和准确性。另外，有些重要的网页并不包含查询项。搜索引擎的分类目录也不可能把所有的分类考虑全面，并且目录大多靠人工维护，主观性强，费用高，更新速度慢[2]。 最近几年，许多研究者发现，WWW上超链结构是个非常丰富和重要的资源，如果能够充分利用的话，可以极大的提高检索结果的质量。基于这种超链分析的思想，Sergey Brin和Lawrence Page在1998年提出了PageRank算法[1] ，同年J. Kleinberg提出了HITS算法[5]，其它一些学者也相继提出了另外的链接分析算法，如SALSA，PHITS，Bayesian等算法。这些算法有的已经在实际的系统中实现和使用，并且取得了良好的效果。 文章的第2部分按照时间顺序详细剖析了各种链接分析算法，对不同的算法进行了比较。第3部分对这些算法做了评价和总结，指出了存在的问题和改进方向。２．WEB超链分析算法 ２.１Google和PageRank算法 搜索引擎Google最初是斯坦福大学的博士研究生Sergey Brin和Lawrence Page 实现的一个原型系统[2]，现在已经发展成为WWW上最好的搜索引擎之一。Google的体系结构类似于传统的搜索引擎，它与传统的搜索引擎最大的不同处在于对网页进行了基于权威值的排序处理，使最重要的网页出现在结果的最前面。Google通过PageRank元算法计算出网页的PageRank值，从而决定网页在结果集中的出现位置，PageRank值越高的网页，在结果中出现的位置越前。 ２.１.１PageRank算法 PageRank算法基于下面2个前提： 前提1：一个网页被多次引用，则它可能是很重要的；一个网页虽然没有被多次引用，但是被重要的网页引用，则它也可能是很重要的；一个网页的重要性被平均的传递到它所引用的网页。这种重要的网页称为权威（Authoritive）网页。 网络搜索引擎的现状及发展研究 级：专业：姓名： 摘要： 搜索引擎的科学研究价值不仅仅体现在其高技术挑战性，而且表现在其对于整个互联网络乃至民生提供的便捷性和信息高速传达方式，对整个社会的高度的经济促进作用。 从2000年开始在国内的缓慢发展，到目前国内百度，谷歌，搜搜，搜狗，有道等搜索引擎林立，搜索引擎的研究还只是刚刚的开始，如何在web信息中寻找最符合用户需求的信息展示出来，这不仅在尺度上是空前巨大，而且规范条件也是非常的不确定。及其的系统往往是很难判别出用户真正需要的是什么信息的，己想要的信息，所以系统得到的输入是 一个笼统的模糊的概念，而这种笼统的不确定性的而目前乃至以后，用户总是希望以最简短的搜索约束范围(即用户输入的关键字)搜索到自约束范围，和海量数据的处理，已经将 搜索引擎研究技术乃至整个科学研究技术带入了一个真正的高度。 1．引言： 1990年以前，没有任何人能搜索互联网。1990年诞生的Archie 是一个可以用文件名自动索引互联网上匿名FTP网站文件的程序，它实现了搜索，但还不是真正的搜索引擎。现代意义上的搜索引擎出现于1994年7月，当时Michael Mauldin将JohnLeavitt的蜘蛛程序接入到其索引程序中，创建了大家现在熟知的Lycosa。1995年末，Altavista永远改变了搜索引擎的定义，AItavista是第一个支持自然语言搜索的搜索引擎，也是第一个实现高级搜索语法的搜索引擎。1998年，Google在Pagerank、动态摘要、网页快照、DailyRefresh、多文 档格式支持、地图股票词典寻人等集成搜索、多语言支持、用户界面等功能上的革新，象Altavista一样，再一次永远改变了搜索引擎的定义。现阶段，出现Ask Jeeves, https://www.360docs.net/doc/ec7127602.html,, https://www.360docs.net/doc/ec7127602.html,,MySimon,Dito等内容类别不同的搜索引擎。从出现第一个搜索引擎至今，搜索引擎技术已获得了飞速的发展，现在的搜索引擎功能越来越强大，提供的服务也越来越全面，它们的目标不仅仅是提供单纯的查询功能，而是把自己发展成为用户首选的Internet入口 站点。 一、搜索引擎的概念简述 搜索引擎(search engine)是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将用户检索相关的信息展示给用户的系统。现在国内外出名的搜索引擎有：百度、搜搜、酷狗、谷歌等等。 目前的搜索引擎主要有以下几个主要特点： 1．多样化和个性化的服务。现在绝大多数搜索引擎都提供多样化的服务，以吸引更多的用户，商业搜索引擎尤其注重这一点。 2．强大的查询功能与最早的搜索引擎相比，现在的搜索引擎在查询功能方面已有了很大的改进。除了简单的AND、OR和NOT逻辑外，不少搜索引擎还支持相似查询。 3．目录和基于Robot的搜索引擎相互结合目录和基于Robot的搜索引擎都具有自己的特点，在当前的技术条件下，最好的选择是将两种技术进行结合，同时为用户提供这两种类型的服务。 搜索引擎的应用现状和发展趋势研究 新华云科 内容提要本文从应用角度概述了搜索引擎的现状，根据可见的前沿理论成果提出了搜索引擎的发展趋势。 关键词搜索引擎现状发展趋势 一、搜索引擎的应用现状。 搜索引擎是从互联网上获取信息的重要工具，自上世纪九十年诞生以来，其功能一直在不断更新和创新发展，理论界把它分为两代：以Yahoo为代表的第一代搜索引擎，即目录式搜索目前还在使用；以Google为代表的第二代搜索引擎，即以关键词和关键词组合搜索是目前的主流搜索引擎。 第一代搜索引擎的主要特征是基于人工分类目录搜索。目录式搜索是以人工方式或半自动方式建立起来的目录导航，目录的用户界面是分级结构，首页提供了几个分类入口，把信息放在目录下，逐级向下查询，用它也可以找到需要的信息。因为是手工输入，所以算不上是真正的搜索引擎，只是按目录分类链接而已。 其显著缺陷是完全依靠手工操作，需要人工按照分类一层一层填写，逐层进入才能找到，搜索速度非常慢，使用比较复杂。尽管现在仍有使用，但可以确定的是，依靠目录式搜索这种原始方式就将走到尽头，使用搜索引擎的时代已经到来。正如美国《连线》杂志主编，克里斯?安德森所说，“搜索引擎的诞生，极大缩短了人们查找信息的时间，最大化的提升了人们的工作效率。” 第二代搜索引擎的主要特征是运用“符号计算”，基于关键（字）词搜索，以及以关键词组合为基础的全文搜索和模糊搜索。与目录式搜索相比，基于关键词搜索的优势是使用方便，搜索速度快，直接搜索内容，是目录式搜索无法比拟的。 其显著缺陷是返回的信息太多，信息过载。从理论上说，只要输入关键词就能够把与关键词匹配信息搜索出来，但是这又导致了它的缺陷：执行搜索以后返回的信息过多，相关和无关信息混杂在一起，必须从中逐一进行筛选，没有人能够筛选得完。你要一点水，它给你一条河甚至一片海，让人耗费的时间无法忍受。要减少信息过载，就需要输入多个关键词组合渐进式查询，让人感到使用不方便。 二、搜索引擎的发展趋势。 对第一代、第二代搜索引擎功能存在的缺陷，用户体验尤为深刻，无不期盼更快、更准、更方便的第三代搜索引擎的问世。这正是搜索技术研发的方向、目标和发展趋势，很多公司正在进行尝试。 2004年8月，搜狐提出第三代互动搜索概念；2005年9月，美国政府提出开始研制第三代搜索；2005年10月，微软公布了做第三代搜索引擎的构想。 2011年10月19日，中搜推出开放的第三代搜索引擎平台，据称是全球第一款搜索技术与人类智慧结合、专业知识和搜索技术融合的开放式搜索平台，可以根据用户需求，为用户提供更加全面、精准、可编辑的搜索结果。中搜总裁陈沛表示，“目前，采用关键词匹配的第二代搜索是用户对搜索体验处于初级阶段，中搜则是用更高级的搜索体验，希望更多企业和个人参与到这次大潮中，共同构建一个全新的搜索世界。” 腾讯科技2012年3月15日消息，据国外媒体报道，谷歌拟采用语义搜索技术升级搜索 搜索引擎去重算法 了解搜索引擎原理的都知道，搜索引擎在创建索引前会对内容进行简单的去重处理。 那么，在动不动就会以亿计出现的网页面前，搜索引擎是如何在短时间内对这些页面进行去重处理的呢？ 其实，说起来也很简单，主要有三步：特征抽取—>文档指纹生成—>相似性计算。比较经典的几个去重算法，如下： 一、Shingling算法 所谓Shingling，即将文档中出现的连续汉字序列作为一个整体，为了方便后续处理，对这个汉字片段进行哈希计算，形成一个数值，每个汉字片段对应的哈希值成为一个Shingle，而文档的特征集合就是有多个Shingle构成的。 举个简单的例子：【搜索引擎在创建索引前会对内容进行简单的去重处理】。既定采用4个汉字组成一个片段，那么这句话就可以被拆分为：搜索引擎、索引擎在、引擎在创、擎在创建、在创建索、创建索引，直到的去重处、去重处理。 则这句话就变成了由20个元素组成的集合A，另外一句话同样可以由此构成一个集合B，将A与B求交得C，将A与B求并得D，则C除以D即为两句话的相似程度。 当然，在实际运用中，搜索引擎从效率计，对此算法进行了优化，新的方式被称之为SuperShingle，据说，此方法效率十分之高，计算一亿五千万个网页，该方法可以在3小时内完成，而按照上述的方法，即便是3千万个网页，也需要10天。 二、SimHash算法 SimHash算法可能是目前最优秀的去重算法之一，Google内部应该采用以SimHash 算法为基础的改进去重方法来对网页进行预处理，而且已对此算法申请了专利保护。 SimHash算法中需要特别注意有文档指纹计算方式以及相似文档查找方式： 1、文档指纹计算方式 首先，从文档内容中抽取一批能代表该文档的特征，并计算出其权值w（这里可以延伸到TF-IDF算法）； 然后，利用一个哈希函数将每个特征映射成固定长度的二进制表示，既定为6比特的二进制向量及其权值，则一篇文章就会变成如下所示“ 100110 w1中外搜索引擎研究的现状与发展
搜索引擎在电子商务中的应用
最佳优先模式--搜索引擎算法分析
搜索引擎的现状和发展趋势
几大搜索引擎排名算法趣味解析
浅谈搜索引擎的研究现状
信息检索与搜索引擎技术实验向量空间模型
经典搜索核心算法：BM25算法
信息检索与搜索引擎课程报告
元搜索引擎的现状与发展
信息检索技术方法及搜索引擎
搜索引擎的现状和发展趋势
主流搜索引擎算法讲解大全
搜索引擎的现状与分析
搜索引擎的应用现状和发展趋势研究
搜索引擎去重算法