搜索引擎的技术架构
搜索引擎（1）——概述与功能架构
搜索引擎（1）——概述与功能架构1 背景做搜索引擎有有2年时间了，算是有个基本的⼊门。
决定写⼀个系列博客，记录下⾃⼰所认识的搜索引擎，也希望对新⼊⾏的朋友有些帮助。
2 概述搜索与推荐互联⽹上有海量的信息，从互联⽹上获取信息或娱乐，最主要的2个途径就是搜索和推荐。
搜索：是⽤户主动去查询与获取⾃⼰想要的信息，⽤户有明确的意图，知道⾃⼰想要什么。
基本所有app的⾸页，都会有⼀个搜索框，提供搜索功能。
推荐：web或app主动向⽤户推荐他可能感兴趣的内容，⽤户从被推荐的内容中，挑选⾃⼰感兴趣的内容观看，是⼀个偏被动的过程。
新浪官⽹⾸页，淘宝⾸页等这些页⾯提供的⼤量信息，都是推荐，有些是⾮个性化的，有些是个性化的。
今⽇头条的信息流，也是典型的个性化推荐产品。
搜索与推荐的最⼤差异，就是主动与被动。
搜索领域当前搜索推荐都涉及互联⽹的各个领域，可以简单的粗分成这2类综合领域：像百度、google、搜狗、360等，搜索全⽹内容，⼀般叫⼤搜。
⼀般搜索的内容是互联⽹上的⽹页，多数是通过爬⾍获取到，通过⽹页的标题和正⽂来搜索。
垂直领域：像视频、⾳乐、电商、⼩说等，只搜索特定领域的内容，⼀般叫垂搜或⼩搜。
垂域搜索的数据，往往是⾮常结构化的，⽐如淘宝⾥的商品，优酷⾥的影⽚信息等，与⽹页相⽐，⽂本偏短。
除此之外，还有像地图、酒店、机票等各种垂直领域的搜索。
每个领域都有⾃⼰的⼀些特殊业务诉求。
搜索功能⼀般搜索产品都⾄少包括2个功能：suggest（智能提⽰或联想）：⽤户在搜索框输⼊过程中，下拉列表展现的补全结果，猜⽤户想搜索的内容，⽤户⼀旦点击，就可以⽴即发起搜索请求，减少⽤户输⼊动作，提⾼⽤户体验。
搜索：⽤户在搜索框输⼊完内容，点击搜索按钮或回车，看到完整搜索结果。
相关搜索（related searches）：google和百度搜索结果页的底部，都有展⽰相关搜索，即搜索query_a的⽤户，也喜欢搜索query_b, query_c等。
搜索引擎的技术架构
第一部分 搜索引擎如何获取并存储海量的数据
首先，应该讲到的是爬虫。因为搜索引擎的信息来源于互 联网网页，页去重”。我们把互联网信息获取到本地后， 由于互联网上有些信息是完全相同的或者近似重复的，因 此就需要网页去重模块对此作出检测，并去除重复内容。
那么如果没有找到，搜索引擎将调用“网页排序”模块功 能，根据用户的查询实时计算哪些网页是满足用户信息需 求的，并排序输出作为搜素结果。而排序的重要参考因素 就是，一个是相关性因素，另外一个是网页重要性因素。
反作弊模块
除了我们刚才所学到的模块，搜索引擎的“反作弊”模块 也是非常重要的。因为搜素引擎作为互联网用户的上网入 口，对网络流量的引导至关重要，甚至可以说起到了至关 重要的作用。于是，各种“作弊”方式就流行起来了，通 过各种手段将网页的搜索排名提高到与其网页质量不相称 的位置，这严重的影响了用户的搜索体验。因此，反作弊 模块是必不可少的。
回顾
刚才所学到的是搜索引擎如何获取并存储海量的网页相关 信息，这些功能因为不需要实时计算，所以可以被看成搜 索引擎的后台计算系统。而搜索引擎的最重要的目的是为 用户提供准确全面的搜索结果，如何响应用户查询并实时 的提供准确结果构成了搜索引擎前台计算系统。
第二部分 搜索引擎的前台计算系统
当搜索引擎接收到用户的查询词后，首先应该是对查询词 进行分析，希望能够结合查询词和用户信息来正确推到的 真正搜索意图。 其次，搜索引擎缓存系统。在分析完用户查询词的搜索意 图后，那么首先会在缓存中查找，搜索引擎的缓存系统存 储了不同的查询意图对应的搜索结果，如果能在缓存系统 中找到满足用户需求的信息，可以直接将搜索结果返回给 用户。
搜索引擎会对网页进行解析抽取出网页主体?在此之后搜索引擎会对网页进行解析抽取出网页主体?最后因为网页的数量太多搜素引擎不仅需要保存网页原始信息还要存储一些中间的处理结果使用少量的机器明显是不现实的因此搜索引擎开发了一整套的云存储与云计算平台
信息检索课件-2 搜索引擎的架构
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。
Google搜索引擎算法分析
Google搜索引擎算法分析谷歌搜索引擎算法分析搜索引擎的发展已经成为了人们生活中的必不可少的一部分，尤其是谷歌搜索引擎在全球范围内的普及率和市场份额更是让人惊叹。
那么，谷歌搜索引擎的成功背后是什么呢？其中一个非常重要的因素就是它卓越的搜索算法。
本文将通过详细的分析，来深入了解谷歌搜索引擎算法的工作原理。
一、搜索引擎基础架构搜索引擎的功能一般可以分为三个模块：网页抓取、网页库和搜索结果。
其中，网页抓取的主要任务是从万维网上收集信息；网页库则是一个数据仓库，存储着网页抓取得到的数据；而搜索结果模块则负责返回用户所搜索的相关页面。
谷歌搜索引擎的基础架构可以依据这三个模块进行描述。
首先，谷歌搜索引擎会通过一些程序抓取万维网上的页面，并将这些页面的数据储存到一个巨大的数据库里。
在数据库中，它们会被分配到不同的数据中心，以便谷歌可以快速地搜索和找到所需网页。
那么，当用户输入一个关键词进行搜索时，搜索引擎的算法会根据不同的评分算法对网页库进行筛选，筛选顺序往往是按照网页的相似度和重要程度来排序的。
最后，用户将得到一份排名靠前的结果列表。
二、Pagerank算法Pagerank是谷歌搜索引擎的核心算法之一。
它使用了一种名为“随机浏览者模型”的概念来解释整个搜索模型，并将该概念与参考页面之间的链接关系相结合。
在这种模型中，假设有一个完全随机的浏览者在互联网上随机浏览网页，并以一定的概率单击当前页面上的任意一个链接以访问另一个页面。
通过这种方式，可以很好地模拟在互联网上的宽泛浏览行为，从而保证了这个模型的公正性。
在Pagerank算法中，每个页面都被视为在互联网上的一个节点，并且这些节点（即网页）之间的链接是带权重的，每个链接都会得到一个权重值。
Pagerank算法通过以下方式计算一个页面的排名：首先，假设某个页面被多个其他页面链接，那么这个页面的排名将受到这些链接的加持。
然后，这些链接的来源页面的Pagerank值也会被计算进目标页面的排名中。
搜索引擎主要技术
搜索引擎主要技术一个搜索引擎由搜索器、索引器、检索器和用户接口等四个部分组成。
1.搜索器搜索器的功能是在互联网中漫游，发现和搜集信息。
它常常是一个计算机程序，日夜不停地运行。
它要尽可能多、尽可能快地搜集各种类型的新信息，同时因为互联网上的信息更新很快，所以还要定期更新已经搜集过的旧信息，以避免死链接和无效链接。
目前有两种搜集信息的策略。
(1)从一个起始URL集合开始，顺着这些URL中的超级链接（Hyperlink），以宽度优先、深度优先或启发式方式循环地在互联网中发现信息。
这些起始URL 可以是任意的URL，但常常是一些非常流行、包含很多链接的站点（如Yahoo!）。
(2)将Web空间按照域名、IP地址或国家域名划分，每个搜索器负责一个子空间的穷尽搜索。
搜索器搜集的信息类型多种多样，包括html、xml、newsgroup文章、ftp 文件、字处理文档和多媒体信息。
2.索引器索引器的功能是理解搜索器所搜索的信息，从中抽取出索引项，用于表示文档以及生成文档库的索引表。
索引项有客观索引项和内容索引项两种：客观项与文档的语意内容无关，如作者名、URL、更新时间、编码、长度、链接流行度（link popularity）等；内容索引项是用来反映文档内容的，如关键词及其权重、短语、单字等。
内容索引项可以分为单索引项和多索引项（或称短语索引项）两种。
单索引项对于英文来讲是英语单词，比较容易提取，因为单词之间有天然的分隔符（空格）；对于中文等连续书写的语言，必须进行词语的切分。
3.检索器检索器的功能是根据用户的查询在索引库中快速检出文档，进行文档与查询的相关度评价，对将要输出的结果进行排序，并实现某种用户相关性反馈机制。
检索器常用的信息检索模型有集合理论模型、代数模型、概率模型和混合模型四种。
4.用户接口用户接口的作用是输入用户查询、显示查询结果、提供用户相关性反馈机制。
主要的目的是方便用户使用搜索引擎，高效率、多方式地从搜索引擎中得到有效、及时的信息。
搜索引擎的技术原理与优化
搜索引擎的技术原理与优化搜索引擎已经成为我们日常生活中无法或缺的一部分，我们可以通过搜索引擎获取大量信息，也可以通过搜索引擎找到我们感兴趣的内容。
但是，很少人真正了解搜索引擎的原理和背后复杂的技术。
本文将深入探讨搜索引擎的技术原理与优化。
一、搜索引擎的技术原理1. 抓取和索引搜索引擎的第一个步骤是抓取网页，搜索引擎使用被称为“爬虫”的程序抓取网页。
当爬虫程序访问网站时，它会查看网站的导航链接，跟踪所有链接，并抓取所有网页。
一旦这些网页被抓取到搜索引擎中，它们就会被索引，这意味着它们被解析并保存在数据库中，以便用户可以通过搜索引擎查找它们。
2. 排名和算法排名是搜索引擎中最重要的部分。
当用户输入关键词时，搜索引擎会使用算法来查找最相关的结果，并将其排名在前面。
搜索引擎使用多种算法来确定网页的排名，包括关键字重复度，页面中的链接数量和质量，页面更新频率等多种因素。
3. 用户查询语言和分词搜索引擎还需要理解用户的查询语言。
许多搜索引擎使用分词算法解析用户的输入。
分词算法会将用户的输入分解成单个词语，并分析它们之间的关系。
二、搜索引擎的技术优化1. 页面优化页面优化是搜索引擎优化的核心，因为它与搜索引擎的排名有直接的关系。
页面优化包括以下方面：（1）标题标签和描述标签：这些标签告诉搜索引擎页面的主题和内容。
（2）关键词：页面中应包含与相关查询相关的关键词。
（3）页面加载速度：搜索引擎优化不仅影响用户的体验，还影响搜索引擎的排名。
（4）内部链接和外部链接：具有良好链接结构的网站更易于搜索引擎查找。
2. 内容优化与页面优化类似，内容优化与搜索引擎的排名也有直接关系。
内容优化的主要目标是：（1）使用关键词：网站必须包含与用户查询相关的关键词。
（2）内容相关性：关键词必须与页面内容相关。
（3）页面更新：搜索引擎更喜欢更新的页面。
3. 链接优化优化链接可以提高搜索引擎的排名。
以下是链接优化的主要方面：（1）外部链接：这是其他网站链接到您的网站。
搜索引擎基本原理及实现技术
搜索引擎基本原理及实现技术引擎是一种用于通过关键词来获取特定信息的软件工具。
它基于一系列的基本原理和实现技术来实现高效的功能。
下面将详细介绍引擎的基本原理及实现技术。
1.引擎的基本原理（2）索引技术：为了实现高效的功能，引擎需要对抓取到的网页进行索引。
索引是建立在数据库中的关键词和网页的对应关系列表。
当用户输入关键词进行时，引擎可以通过索引快速地找到包含该关键词的网页。
（3）排序算法：引擎需要根据网页的相关性对结果进行排序，并将最相关的网页展示给用户。
常用的排序算法包括PageRank算法和TF-IDF算法。
PageRank算法根据网页之间的链接关系来评估网页的重要性，TF-IDF算法则根据关键词在网页中的出现频率和在整个互联网中的出现频率来评估网页的相关性。
2.引擎的实现技术（1）倒排索引：倒排索引是一种常用的索引技术，它将关键词和包含该关键词的网页进行对应。
倒排索引可以快速地找到包含一些关键词的网页，对于引擎来说是一种非常高效的索引方式。
（2）分词技术：由于用户在时输入的关键词通常是一个短语或句子，为了实现精确的匹配，引擎需要进行关键词分词。
分词技术可以将输入的关键词分解成多个独立的词语，再进行索引匹配。
（3）语义理解技术：引擎需要理解用户的意图，以便提供更准确的结果。
语义理解技术可以通过分析用户的历史和行为来推断用户的意图，并根据用户的意图调整结果。
（4）并行计算技术：为了提升引擎的查询速度，引擎可以使用并行计算技术。
通过将数据和计算任务划分成多个部分，并在多个计算节点上并行地执行，可以加速引擎的查询过程。
（5）机器学习技术：引擎可以利用机器学习技术来优化结果的排序。
通过训练机器学习模型，引擎可以根据用户的点击或转化行为来预测用户的偏好，并调整结果的排序。
3.引擎的实现流程引擎的实现流程大致可分为以下几个步骤：（1）爬虫抓取：引擎首先通过爬虫程序抓取互联网上的网页内容，并将这些内容存储在数据库中。
电商搜索引擎的架构设计和性能优化
电商搜索引擎的架构设计和性能优化随着电商行业的发展，引擎成为电商平台中非常重要的一环。
一个高效的电商引擎不仅可以提升用户的体验，还能促进商品的销售。
本文将从架构设计和性能优化两个方面，对电商引擎进行探讨。
一、架构设计1.数据存储层电商平台有大量的商品信息需要存储，对于引擎来说，数据存储层是最重要的一环。
传统的关系型数据库虽然可以满足需求，但是在面对大规模数据和高并发的情况下，性能有限。
因此，引擎往往会采用分布式存储系统，如Apache Hadoop、Elasticsearch和Apache Solr等。
这些系统可以将数据按照一定的规则进行分片存储，提高数据的读写性能。
2.索引构建与更新为了快速响应用户的请求，引擎需要构建索引。
索引是根据商品的关键字、属性和排名信息等建立的，可以提高的效率。
索引的构建过程往往是一个离线的过程，通过对数据进行分析和处理，生成相应的索引文件。
同时，引擎还需要处理商品信息的更新。
可以通过增量索引的方式，将新增和修改的商品信息添加到索引中，减少全量索引的重建。
3.请求处理引擎需要设计相应的请求处理流程，以满足用户的需求。
常见的流程包括分词、查询解析、倒排索引检索和结果排序等。
分词是将用户的查询语句进行分割，提取关键字。
查询解析是将用户的查询语句转化为引擎能够处理的格式，如布尔表达式或查询分析树。
倒排索引检索是将查询关键字与索引进行匹配，找出符合条件的商品信息。
结果排序是根据一定的规则将结果进行排序，并返回给用户。
为了提高效率，可以使用缓存技术，将热门查询的结果缓存起来，减少对索引的检索次数。
二、性能优化1.数据预热引擎需要提前将热门商品的信息加载到内存中，减少检索时间。
可以根据用户的行为数据和商品的属性信息进行预热，将可能被用户的商品信息加载到缓存中，提高的速度。
2.负载均衡由于电商平台的用户量很大，引擎需要处理大量的请求。
为了保证系统的稳定性和高可用性，可以采用负载均衡技术。
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搜索引擎的技术架构
By：觉白
搜索引擎真的这么简单？
答案是,NO！我们要透过现象看本质，不要被搜索引擎简单的外表所欺骗。事实 上，搜索引擎已经成为互联网应用中最具技术含量的应用之一。优秀的搜索引 擎需要复杂的架构和算法，以此来支撑对数以百亿计的海量数据获取、存储， 以及对用户查询的快速而准确的响应。那么接下来，我们从两个方面来学习下 搜索引擎的技术架构。
第一部分 搜索引擎如何获取并存储海量的数据
首先，应该讲到的是爬虫。因为搜索引擎的信息来源于互 联网网页，通过网络爬虫将整个互联网信息获取到本地。
其次，“网页去重”。我们把互联网信息获取到本地后， 由于互联网上有些信息是完全相同的或者近似重复的，因 此就需要网页去重模块对此作出检测，并去除重复内容。
回顾
刚才所学到的是搜索引擎如何获取并存储海量的网页相关 信息，这些功能因为不需要实时计算，所以可以被看成搜 索引擎的后台计算系统。而搜索引擎的最重要的目的是为 用户提供准确全面的搜索结果，如何响应用户查询并实时 的提供准确结果构成了搜索引擎前台计算系统。
第二部分 搜索引擎的前台计算系统
当搜索引擎接收到用户的查询词后，首先应该是对查询词 进行分析，希望能够结合查询词和用户信息来正确推到的 真正搜索意图。 其次，搜索引擎缓存系统。在分析完用户查询词的搜索意 图后，那么首先会在缓存中查找，搜索引擎的缓存系统存 储了不同的查询意图对应的搜索结果，如果能在缓存系统 中找到满足用户需求的信息，可以直接将搜索结果返回给 用户。
在此之后，搜索引擎会对网页进行解析，抽取出网页主体 内容，以及页面中包含的其他页面链接。之所以保存链接， 是因为这种链接关系在网页相关性排序阶段是可以利用的， 通过“链接分析”可以判断出页面的相对重要性。
最后，因为网页的数量太多，搜素引擎不仅需要保存网页 原始信息，还要存储一些中间的处理结果，使用少量的机 器明显是不现实的，因此搜索引擎开发了一整套的云存储 与调用“网页排序”模块功 能，根据用户的查询实时计算哪些网页是满足用户信息需 求的，并排序输出作为搜素结果。而排序的重要参考因素 就是，一个是相关性因素，另外一个是网页重要性因素。
反作弊模块
除了我们刚才所学到的模块，搜索引擎的“反作弊”模块 也是非常重要的。因为搜素引擎作为互联网用户的上网入 口，对网络流量的引导至关重要，甚至可以说起到了至关 重要的作用。于是，各种“作弊”方式就流行起来了，通 过各种手段将网页的搜索排名提高到与其网页质量不相称 的位置，这严重的影响了用户的搜索体验。因此，反作弊 模块是必不可少的。
搜索引擎架构示意图及总结
结束语
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