信息检索课件-2 搜索引擎的架构
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《搜索引擎技术》课件
移动化
适应移动互联网的发展趋势，优化搜索引擎 在移动设备上的性能和用户体验。
个性化
根据用户的历史搜索记录和行为，为用户提 供更加个性化的搜索结果和推荐。
社交化
结合社交媒体和社交网络的信息，丰富搜索 引擎的内容和功能。
人工智能在搜索引擎中的应用
自然语言处理
利用自然语言处理技术理解用户的搜 索意图，提高搜索的程 涵盖了从初创到成为行初创 期、技术突破期、市场扩张期和成熟期。在初创期，百 度通过提供简单易用的搜索服提供商之一。
SEO的定义与作用
SEO定义
搜索引擎优化（SEO）是一种通过优化网站结构和内 容，提高网站在搜索引擎结果页排名的方法。
SEO作用
SEO有助于提高网站流量、提升品牌知名度、增加销 售机会和提升用户体验。
SEO的关键因素
关键词研究
了解目标受众的搜索行为，选 择与网站主题相关的关键词。
网站内容质量
提供有价值、独特和高质量的 内容，满足用户需求。
信息索引
对抓取到的网页内容进行解析和整理，建立 索引数据库。
信息匹配
当用户输入查询关键词时，搜索引擎在索引 数据库中查找匹配的网页。
结果排序
根据匹配网页的相关性和质量，使用特定的 算法进行排序，返回最相关的结果。
02
搜索引擎核心技术
网页抓取与解析
网页抓取
是指搜索引擎通过爬虫程序对互联网上的网页进行自动访问和采集，将网页内容存储到原始网页数据库中。
网页解析
是指对抓取到的网页内容进行结构化处理，提取出网页中的关键词、标题、链接等信息，为后续的索引和排序提 供依据。
索引技术
倒排索引
是指将文档中的关键词转换为指向文档的指针，形成一个倒排索引表，通过关键词快速查找到相关的 文档。
适应移动互联网的发展趋势，优化搜索引擎 在移动设备上的性能和用户体验。
个性化
根据用户的历史搜索记录和行为，为用户提 供更加个性化的搜索结果和推荐。
社交化
结合社交媒体和社交网络的信息，丰富搜索 引擎的内容和功能。
人工智能在搜索引擎中的应用
自然语言处理
利用自然语言处理技术理解用户的搜 索意图，提高搜索的程 涵盖了从初创到成为行初创 期、技术突破期、市场扩张期和成熟期。在初创期，百 度通过提供简单易用的搜索服提供商之一。
SEO的定义与作用
SEO定义
搜索引擎优化（SEO）是一种通过优化网站结构和内 容，提高网站在搜索引擎结果页排名的方法。
SEO作用
SEO有助于提高网站流量、提升品牌知名度、增加销 售机会和提升用户体验。
SEO的关键因素
关键词研究
了解目标受众的搜索行为，选 择与网站主题相关的关键词。
网站内容质量
提供有价值、独特和高质量的 内容，满足用户需求。
信息索引
对抓取到的网页内容进行解析和整理，建立 索引数据库。
信息匹配
当用户输入查询关键词时，搜索引擎在索引 数据库中查找匹配的网页。
结果排序
根据匹配网页的相关性和质量，使用特定的 算法进行排序，返回最相关的结果。
02
搜索引擎核心技术
网页抓取与解析
网页抓取
是指搜索引擎通过爬虫程序对互联网上的网页进行自动访问和采集，将网页内容存储到原始网页数据库中。
网页解析
是指对抓取到的网页内容进行结构化处理，提取出网页中的关键词、标题、链接等信息，为后续的索引和排序提 供依据。
索引技术
倒排索引
是指将文档中的关键词转换为指向文档的指针，形成一个倒排索引表，通过关键词快速查找到相关的 文档。
《信息检索课程介绍》课件
第七章：课程总结与展望
• 课程回顾 • 学习体会 • 未来学习方向
《信息检索课程介绍》 PPT课件
欢迎大家来到《信息检索课程介绍》PPT课件。本课程将带领您深入了解信 息检索的基础知识和技术，并探讨其应用和未来发展。
第一章：课程简介ห้องสมุดไป่ตู้
• 课程概述 • 授课教师介绍 • 课程目标
第二章：基础知识篇
• 信息检索概述 • 相关技术介绍 • 信息需求分析
第三章：索引与检索篇
• 文本预处理技术 • 倒排索引原理及实现 • 布尔检索模型 • 向量空间模型
第四章：评价指标篇
• 检索结果评价 • 信息检索系统评价 • 检索结果可视化
第五章：应用案例分析篇
• 搜索引擎概述及分类 • 搜索引擎技术分析 • 搜索引擎应用案例分析
第六章：未来展望篇
• 科技发展及对信息检索的影响 • 信息检索未来发展方向
《认识搜索引擎》课件
语义搜索
语义搜索是指搜索引擎能够理解自然语言，对用户输入的语义进行深入分析和理 解，从而提供更加准确和相关的搜索结果。例如，当用户输入一个较为复杂的查 询语句时，语义搜索能够理解用户的意图，并返回与该意图相关的搜索结果。
语义搜索的发展将进一步推动搜索引擎的自然语言处理技术，使用户能够更加自 然地表达自己的需求，提高搜索结果的准确性和相关性。
多模态搜索
多模态搜索是指搜索引擎能够接受多种媒体数据（如文本、图像、音频、视频等）作为输入，并返回与该输入相关的多种媒 体数据作为结果。例如，用户可以上传一张图片或一段视频进行搜索，搜索引擎将返回与该图片或视频相关的文本、图片、 视频等结果。
多模态搜索的发展将进一步拓宽搜索引擎的应用场景，使用户能够更加方便地获取多种媒体数据的信息，提高信息获取的多 样性和丰富性。
结果筛选
查看搜索结果的相关性
01
根据搜索结果与查询主题的相关程度，筛选出最符合需求的网
页或信息。
查看搜索结果的权威性
02
选择来自权威网站或知名媒体的结果，以获取更可靠的信息。
使用搜索结果的高级筛选功能
03
利用搜索引擎提供的高级筛选功能，如过滤不相关的结果、按
时间排序等，提高筛选效率。
04
搜索引擎的未来展望
反垃圾信息法
垃圾信息泛滥
搜索引擎作为信息传播的重要平 台，容易受到垃圾信息的侵扰， 影响用户体验和搜索引擎的正常
运营。
反垃圾信息法规
各国政府纷纷出台反垃圾信息法 规，要求搜索引擎采取有效措施
防止垃圾信息的传播。
反垃圾技术发展
随着技术的发展，搜索引擎应不 断加强反垃圾技术的研究和应用 ，提高垃圾信息的识别和过滤能 力，为用户提供更加纯净的搜索
《信息检索原理》课件
如何构建信息检索系统
学习如何构建一个信息检索系统，以便为用户提供更好的体验并提高检索结果的质量。
构建索引
将文档转换为可以搜寻的形式。
设计用户界面
为用户提供易于使用的搜索界面和反馈机制。
优化检索结果
优化搜索算法以提高结果的质量。
评估系统
使用标准的评估方法对系统进行评估，并调 整系统以提高性能。
信息检索的指标和评估方法
了解信息检索系统中的瓶颈和问题，可以学习如何优化以提高检索成功率。
数据清洗
清除格式不正确、语法错误 或缺少必要字词等的文档， 并捕获并处理拼写不正确或 同义词。
搜索算法
使用最新的搜索算法来匹配 文档和检索查询。
可扩展性
将系统构建为高度模块化的 结构并运用自然语言处理技 术，以获得最佳结果。
信息检索的挑战和未来趋势
了解当前和未来的挑战可以更好地为未来的工作做好准备。
自然语言处理
个性化搜索
目标是识别查询的自然语言并 将其转换为可检索的标准形式。
通过收集用户的搜索习惯和历 史记录来改进结果。
搜索引擎高级可视化
使用虚拟现实技术让用户更好 地了解搜索结果。
普通的搜索引擎模型
传统的信息检索模型
每个搜索请求都由关键字组成， 搜索引擎根据这些关键字在全 部Web内容中查找匹配。
使用机器处理的卡片目录和通 过专业人员进行分类目录来存 储和获取信息。
基于垂直领域信息检索 模型
针对某个特定主题，通过搜索 和筛选与该特定主题相关的文 件。
信息检索的不同方法
利用不同的方法，可以获得不同的结果。了解不同的体系结构以及如何选择最适合您需要的体系结构至关重 要。
《信息检索原理》PPT课 件
《信息检索知识要点》课件
信息检索模型
信息检索模型的概念
描述信息检索过程和要素的数学模型。
向量空间模型
将文本表示为向量，并计算相似度的模型。
布尔检索模型
基于逻辑运算符进行检索的模型。
概率检索模型
使用概率理论建模的信息检索模型。
检索系统的组成
检索系统的架构
包括用户界面、索引构 建和检索处理。
文本预处理
对文本进行分词、停用 词过滤和词干化处理。
评价指标
召回率和准确率
衡量搜索结果的全面性和准确性。
F1值
综合考虑准确率和召回率的评价指标。
MAP和NDCG
评估排序质量的指标。
ROC曲线和AUC
评估分类模型性能的指标。
实践应用
搜索引擎的实现
利用信息检索技术构建 高效的搜索引擎。
知识图谱
利用信息检索技术构建 结构化的知识图谱。
情感分析
应用信息检索技术分析 文本中的情感倾向。
推荐系统
利用信息检索技术为用 户提供个性化的推荐服 务。
结语
- 信息检索的今天和明天：随着技术的不断发展，信息检索将在各个领域发挥 更重要的作用。 - 学习资源推荐：推荐几本经典的信息检索教材和学术论文。 - 问题与讨论：欢迎大家积极参与讨论，一起探讨信息检索的未来。
索引构建
建立倒排索引以加速搜 索过程。
检索处理
执行查询处理和相似度 计算。
相似度计算方法
1
余弦相似度
2
通过计算向量之间的夹角来度量相似性。
3
BM2 5算法
4
根据文档长度和词频进行相似度计在文档集合中的重要程度。
Jaccard相似度
通过计算交集与并集的比例来度量相似性。
《搜索引擎教学》课件
总结
搜索引擎的作用
搜索引擎为用户提供了便捷 的信息检索工具，帮助人们 获取所需信息，促进知识的 传播和交流。
搜索引擎发展前景
随着互联网的不断发展和技 术的不断创新，搜索引擎将 继续发挥着重要的作用，并 在未来有更广阔的发展空间。
学习搜索引擎的重要性
了解搜索引擎的原理和技术， 对个人和企业都具有重要的 意义，能够提高信息获取和 利用的能力。
搜索引擎利用相似度度量算法来判断用户查询 词与索引中网页内容的匹配程度。
排序算法
搜索引擎依靠相应的排序算法，如PageRank和 TF-IDF等，为用户呈现最相关的搜索结果。
分布式计算
为了处理海量数据和实现高可靠性，搜索引擎 使用分布式计算技术来提升性能和扩展能力。
搜索引擎的应用
普通搜索引擎
普通搜索引擎通过检索各种类型的网页和内容，满 足用户在日常生活中的各种信息需求。
搜索引擎教学
欢迎来到《搜索引擎教学》PPT课件。在本次课程中，我们将深入探讨搜索引 擎的概述、基本原理、技术组成、应用、优化等方面的知识。让我们一起开 始这个令人兴奋的学习之旅吧！
搜索引擎概述
什么是搜索引擎
搜索引擎是一种能够根据用户输入关键词，从互联网上检索并呈现相关网页、图片、视频和 其他内容的工具。
希望能够对大家有所帮助
以上就是本次关于搜索引擎教学的详细内容，希望能够对大家有所启发和帮 助。谢谢！
搜索引擎的分类
搜索引擎可以根据不同的搜索对象和业务模式进行分类，如通用搜索引擎、垂直搜索引擎和 企业搜索引擎。
搜索引擎的商业模式
搜索引擎通过广告投放、搜索推广和数据服务等方式实现盈利，构建了独特的商业模式。
搜索引擎的基本原理
1
信息检索ppt课件
及时获取有价值的信息。
06
信息检索的未来发展
语义网与信息检索
语义网技术的成熟发展为信息检索提供了新的机会和挑战。
语义网通过使用本体、词汇表和规则等，使信息具有明确的含义和上下文，从而提 高了信息检索的准确性和效率。
基于本体的信息检索利用语义网中的本体模型，能够实现更精确、更快速的信息检 索，为搜索引擎、问答系统和推荐系统等应用提供了新的解决方案。
个性化推荐
通过分析用户的购物历史和浏览行 为，电子商务平台可以运用信息检 索技术为用户提供个性化的商品推 荐。
信息检索在数字图书馆中的应用
文本检索
数字图书馆使用信息检索 技术，允许用户通过关键 词或主题词检索相关的图 书和文献资料。
图像检索
数字图书馆中的图像资源 丰富，信息检索技术可以 帮助用户根据图像内容进 行检索，提高查找效率。
跨语言信息检索与多媒体信息检索
随着全球化的加速和互联网的普及，跨 语言信息检索和多媒体信息检索成为研
究的热点问题。
跨语言信息检索主要解决不同语言间 的语义鸿沟问题，通过语言翻译、对齐 等技术，实现跨语言的信息检索和问答
。
多媒体信息检索主要针对图像、视频、 音频等多媒体数据进行信息检索和分析 ，通过使用图像识别、视频分析和音频 识别等技术，提高多媒体信息检索的准
确性和效率。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
01
02
03
04
文本处理技术
包括分词、词性标注、句法分 析、文本聚类等。
索引技术
包括倒排索引、B树索引、位 图索引等。
查询处理技术
包括查询扩展、查询优化、查 询执行等。
结果展示技术
包括排序算法、摘要生成、结 果反馈等。
06
信息检索的未来发展
语义网与信息检索
语义网技术的成熟发展为信息检索提供了新的机会和挑战。
语义网通过使用本体、词汇表和规则等，使信息具有明确的含义和上下文，从而提 高了信息检索的准确性和效率。
基于本体的信息检索利用语义网中的本体模型，能够实现更精确、更快速的信息检 索，为搜索引擎、问答系统和推荐系统等应用提供了新的解决方案。
个性化推荐
通过分析用户的购物历史和浏览行 为，电子商务平台可以运用信息检 索技术为用户提供个性化的商品推 荐。
信息检索在数字图书馆中的应用
文本检索
数字图书馆使用信息检索 技术，允许用户通过关键 词或主题词检索相关的图 书和文献资料。
图像检索
数字图书馆中的图像资源 丰富，信息检索技术可以 帮助用户根据图像内容进 行检索，提高查找效率。
跨语言信息检索与多媒体信息检索
随着全球化的加速和互联网的普及，跨 语言信息检索和多媒体信息检索成为研
究的热点问题。
跨语言信息检索主要解决不同语言间 的语义鸿沟问题，通过语言翻译、对齐 等技术，实现跨语言的信息检索和问答
。
多媒体信息检索主要针对图像、视频、 音频等多媒体数据进行信息检索和分析 ，通过使用图像识别、视频分析和音频 识别等技术，提高多媒体信息检索的准
确性和效率。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
01
02
03
04
文本处理技术
包括分词、词性标注、句法分 析、文本聚类等。
索引技术
包括倒排索引、B树索引、位 图索引等。
查询处理技术
包括查询扩展、查询优化、查 询执行等。
结果展示技术
包括排序算法、摘要生成、结 果反馈等。
第二章-搜索引擎的架构PPT课件
分布式
排序以分布式形式
将多个用户查询分派给不同的处理器，并负责将各处理
器返回的结果合在一起
.
27
2.3.4查询处理(Cont.)
日志
调整和改善搜索引擎系统的效果和效率
用户的查询日志可以用于拼写检查、相关查询词推荐、查询 缓存及其他任务
排序分析
对于大量的查询-文档对，给定日志数据和显示的相关性判定， 可以对排序算法的效果进行评估
- 使用tag定义文档元素，E.g. , <h2> Overview </h2>
- 文档解析器使用标记语言的句法知识识别文档的结构
.
16
2.3.2文本转换(Cont.)
停用词去除
不具有实际意义的功能词，去除后不影响搜索效果 - e.g., “and”, “or”, “the”, “in”
根据实际应用确定停用词表 - 避免“to be or not to be”
新的页面
- 能够高效处理互联网上大量出现的新网页 - 抓取任务可以限制在一个单独的站点 - 主题爬虫采用分类技术限制所访问的网页是同一 主题
.
10
2.3.1文本采集(Cont.)
爬虫(Cont.)
及时、高效的收集数量尽可能多的有用的万维网 页面，以及建立它们之间的超链接关系
侧重用户需求：及时、数量多、有用 侧重搜索引擎系统需求：高效 收集的内容：网页、链接关系
强调文档中的重要词和段落
对输出结果聚类以找到文档相关的类别
在结果显示中增加相应的广告
在涉及多语言的应用系统中，结果可能被翻译成 同一种语言
.
25
2.3.4查询处理(Cont.)
排序--打分机制
使用排序算法计算文档的分值
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
词典中 词条化中的问题-词条如何界定?
现代信息检索
词条化
一系列问题:
Finland’s capital Finland? Finlands? Finland’s? Hewlett-Packard 看成Hewlett 和 Packard 两个词条?
state-of-the-art: co-education lowercase, lower-case, lower case ?
• 其他的文档类型，如电子邮件和OFFICE文件，由 指定的格式和方法来定义文档的结构，需要使用 相应的解析工具实现格式的解析。
2、词条切分
• 词条切分( tokenizing)是文本预处理中的重要步骤。 切分后的词素，通常直接被作为检索项使用。文 档和查询中的文本必须以同样的方式转换为词条。
• 对于给定的文本，可能会有多种切分结果，这可 能会影响到检索。
Information Retrieval
Talk 2. Architecture of Search Engine
Luo jing 2014.9
Outline
1. 搜索引擎的软件架构 2. 索引组件 3. 查询处理组件
搜索引擎的软件架构
• 软件体系结构 • 搜索引擎的架构
软件体系结构
• 软件架构是指在一定的设计原则基础上， 从不同角度对组成系统的各部分进行搭配 和安排。
内容存取。
回索引组件
文本预处理
• 文档格式解析 • 词条切分 • 去除停用词 • 词干提取 • 超链接的抽取与分析 • 信息抽取 • 文本分类器
1、文档格式解析
• 文档格式解析器使用标记语言中的句法(syntax)知 识来识别文档的结构。
• 例如：<h2>Search</h2> HTML和XML都使用标签(tag)来定义文档的元素，此 例中“Search”是HTML文档中的二级标题。
早期的IR系统可能不索引数字
但是数字却常常很有用：比如在Web上查找错误代码 (一种处理方法是采用n-gram)
• 主题爬虫（topical crawler）构建垂直搜索 引擎（vertiacal search），专门搜索某一特 定领域或主题的信息。
• 企业搜索或者个人硬盘搜索爬虫。
2、信息推送（Information Feed）
• 搜索引擎还希望可以接受来自其它信息来 源主动馈送（feed）的信息。
• 网络爬虫通过监测信息源，可以精确的知 道信息源更新的信息，从而节约大量的网 络带宽。
• RSS（Really Simple Syndication，简易信息 聚合）是互联网上信息馈送的通用标准。
• 音频和视频流也可以被馈送。
3、文本转换-格式转换
• 搜索引擎内部工作在纯文本数据上。 • 网络文档格式有HTML、XML、PDF、
Microsoft Office、WPS等。 • 在搜索引擎对其进行索引之前，需要将这
些文档转换成统一的纯文本并提取元数据。 • 对于PDF和Office文档，需要第三方的转换
程序给与支持。
文本转换-编码转化
• ASCII每个字符的取值范围为1-128，用7个 二进制位表示。
• 扩展的ASCII用8个二进制位表示1-256范围 的字符。
• 在中日韩等字符集中，具有上千个字符。 • 目前经常采用的统一编码集是一种变长的
• 网络爬虫的实现有很多方式，但是基本原 理都是通过追踪网页上的URL来找到并下载 页面。
• 由于网络上网页数量巨大，而且更新频繁， 交叉连接和相互引用的情况复杂，如何爬 虫以保证高的覆盖度和时新性，是一项极 具挑战的任务。
• 网络爬虫既可以面向整个互联网，也可以 被限制在一个或者多个专门的站点。例如 新建网站自身的站内搜索。
关于一篇文档的信息。如文档类型、文档 结构、来源、日期、长度等信息。
• 爬虫 • 信息推送 • 文本转换 • 文档数据库
1、爬虫
• 在大多数搜索引擎中，爬虫（crawler、 robot、spider）组件对于搜索引擎来说具有 获取文档来源的首要任务。
• 爬虫有不同种类，但是网络爬虫是最主要 的爬虫。
搜索引擎组件
索引 文档 数据库
日志
网页、文档
索引
查询处理 相关文档
返回
索引组件
文档数据库
文本采集
索引创建
网页、文档
预处理
索引
返回
文本采集
• 文本采集组件用于发现文档。 • 文本采集通常通过爬行（crawing），建立
检索的文档集合、元数据（metadata）库。 • 元数据不表示文档的文本内容，但是表示
• 在中日韩语言中，分词是个更复杂的问题。
现代信息检索
词条化(Tokenization)
输入: “Friends, Romans and Countrymen” 输出: 词条(Token)
Friends Romans Countrymen
词条 就是一个字符串实例 词条在经过进一步处理之后将放入倒排索引中的
UNICODE编码：UTF-8。
4、文档数据库
• 为快速生成摘要以及分析任务，有必要在搜
索引擎本地保存原始文档的副本。
• 文档数据库管理的数据包括非结构化的文档内
容和结构化的元数据。
• 小规模的文档集，可以采用关系数据库存储这
些文档和元数据。
• 大规模的场景中，通常采用专门设计的文档数 据库，存储大规模的文档数据库，并提供高速的
• 包括该系统的各个组件，组件的外部可见 属性及组件之间的相互关系。
搜索引擎的架构
• 搜索引擎的架构为搜索引擎提供组成部分 并定义各个组件关系的高层描述。搜索引 擎的两个主要目标是：
– 效果：对于用户的的查询，返回最准确的相关 性排序文档。
– 效率：尽可能快速的返回满足用户的查询的检 索结果。
• 为了提供和处理；为了 高效率的服务，搜索引擎采用特殊的数据 结构和缓存技术.
San Francisco: 到底是一个还是两个词条？
如何判断是一个词条？
现代信息检索
词条化中数字的处理
3/20/91
Mar. 12, 1991
20/3/91
55 B.C.
B-52
PGP 密钥：324a3df234cb23e
(800) 234-2333
通常中间有空格
现代信息检索
词条化
一系列问题:
Finland’s capital Finland? Finlands? Finland’s? Hewlett-Packard 看成Hewlett 和 Packard 两个词条?
state-of-the-art: co-education lowercase, lower-case, lower case ?
• 其他的文档类型，如电子邮件和OFFICE文件，由 指定的格式和方法来定义文档的结构，需要使用 相应的解析工具实现格式的解析。
2、词条切分
• 词条切分( tokenizing)是文本预处理中的重要步骤。 切分后的词素，通常直接被作为检索项使用。文 档和查询中的文本必须以同样的方式转换为词条。
• 对于给定的文本，可能会有多种切分结果，这可 能会影响到检索。
Information Retrieval
Talk 2. Architecture of Search Engine
Luo jing 2014.9
Outline
1. 搜索引擎的软件架构 2. 索引组件 3. 查询处理组件
搜索引擎的软件架构
• 软件体系结构 • 搜索引擎的架构
软件体系结构
• 软件架构是指在一定的设计原则基础上， 从不同角度对组成系统的各部分进行搭配 和安排。
内容存取。
回索引组件
文本预处理
• 文档格式解析 • 词条切分 • 去除停用词 • 词干提取 • 超链接的抽取与分析 • 信息抽取 • 文本分类器
1、文档格式解析
• 文档格式解析器使用标记语言中的句法(syntax)知 识来识别文档的结构。
• 例如：<h2>Search</h2> HTML和XML都使用标签(tag)来定义文档的元素，此 例中“Search”是HTML文档中的二级标题。
早期的IR系统可能不索引数字
但是数字却常常很有用：比如在Web上查找错误代码 (一种处理方法是采用n-gram)
• 主题爬虫（topical crawler）构建垂直搜索 引擎（vertiacal search），专门搜索某一特 定领域或主题的信息。
• 企业搜索或者个人硬盘搜索爬虫。
2、信息推送（Information Feed）
• 搜索引擎还希望可以接受来自其它信息来 源主动馈送（feed）的信息。
• 网络爬虫通过监测信息源，可以精确的知 道信息源更新的信息，从而节约大量的网 络带宽。
• RSS（Really Simple Syndication，简易信息 聚合）是互联网上信息馈送的通用标准。
• 音频和视频流也可以被馈送。
3、文本转换-格式转换
• 搜索引擎内部工作在纯文本数据上。 • 网络文档格式有HTML、XML、PDF、
Microsoft Office、WPS等。 • 在搜索引擎对其进行索引之前，需要将这
些文档转换成统一的纯文本并提取元数据。 • 对于PDF和Office文档，需要第三方的转换
程序给与支持。
文本转换-编码转化
• ASCII每个字符的取值范围为1-128，用7个 二进制位表示。
• 扩展的ASCII用8个二进制位表示1-256范围 的字符。
• 在中日韩等字符集中，具有上千个字符。 • 目前经常采用的统一编码集是一种变长的
• 网络爬虫的实现有很多方式，但是基本原 理都是通过追踪网页上的URL来找到并下载 页面。
• 由于网络上网页数量巨大，而且更新频繁， 交叉连接和相互引用的情况复杂，如何爬 虫以保证高的覆盖度和时新性，是一项极 具挑战的任务。
• 网络爬虫既可以面向整个互联网，也可以 被限制在一个或者多个专门的站点。例如 新建网站自身的站内搜索。
关于一篇文档的信息。如文档类型、文档 结构、来源、日期、长度等信息。
• 爬虫 • 信息推送 • 文本转换 • 文档数据库
1、爬虫
• 在大多数搜索引擎中，爬虫（crawler、 robot、spider）组件对于搜索引擎来说具有 获取文档来源的首要任务。
• 爬虫有不同种类，但是网络爬虫是最主要 的爬虫。
搜索引擎组件
索引 文档 数据库
日志
网页、文档
索引
查询处理 相关文档
返回
索引组件
文档数据库
文本采集
索引创建
网页、文档
预处理
索引
返回
文本采集
• 文本采集组件用于发现文档。 • 文本采集通常通过爬行（crawing），建立
检索的文档集合、元数据（metadata）库。 • 元数据不表示文档的文本内容，但是表示
• 在中日韩语言中，分词是个更复杂的问题。
现代信息检索
词条化(Tokenization)
输入: “Friends, Romans and Countrymen” 输出: 词条(Token)
Friends Romans Countrymen
词条 就是一个字符串实例 词条在经过进一步处理之后将放入倒排索引中的
UNICODE编码：UTF-8。
4、文档数据库
• 为快速生成摘要以及分析任务，有必要在搜
索引擎本地保存原始文档的副本。
• 文档数据库管理的数据包括非结构化的文档内
容和结构化的元数据。
• 小规模的文档集，可以采用关系数据库存储这
些文档和元数据。
• 大规模的场景中，通常采用专门设计的文档数 据库，存储大规模的文档数据库，并提供高速的
• 包括该系统的各个组件，组件的外部可见 属性及组件之间的相互关系。
搜索引擎的架构
• 搜索引擎的架构为搜索引擎提供组成部分 并定义各个组件关系的高层描述。搜索引 擎的两个主要目标是：
– 效果：对于用户的的查询，返回最准确的相关 性排序文档。
– 效率：尽可能快速的返回满足用户的查询的检 索结果。
• 为了提供和处理；为了 高效率的服务，搜索引擎采用特殊的数据 结构和缓存技术.
San Francisco: 到底是一个还是两个词条？
如何判断是一个词条？
现代信息检索
词条化中数字的处理
3/20/91
Mar. 12, 1991
20/3/91
55 B.C.
B-52
PGP 密钥：324a3df234cb23e
(800) 234-2333
通常中间有空格