小型搜索引擎的设计与实现
购物搜索引擎的设计与实现
购物搜索引擎的设计与实现随着电商的快速发展，购物搜索引擎逐渐成为现代消费者购物的必备工具。
除了电商平台提供的搜索功能外，大部分消费者更喜欢使用独立的购物搜索引擎来寻找最优的购物选项。
在这篇文章中，我将讨论购物搜索引擎的设计和实现。
首先，我们将了解购物搜索引擎的作用及其重要性，然后深入探讨购物搜索引擎的设计和实现要点。
一、购物搜索引擎的作用及其重要性购物搜索引擎是一种可以将各个电商平台的商品信息汇总整理，提供精确商品搜索结果的软件工具。
如果你正在寻找一款特定型号的手机，你可以在购物搜索引擎上输入关键词，获得各个电商平台的商品信息，包括价格、现货情况、交付方式等各种细节信息。
购物搜索引擎的作用在于让消费者更好地了解市场信息，聚集市场中的信息的同时提供更加便宜的购物选项。
与传统的购物方式相比，购物搜索引擎允许消费者实现快速、便捷地比较价格，找到最优的商品。
购物搜索引擎在现代消费者中的地位愈发重要。
一方面，它缩短了消费者购物的时间，另一方面也减少了搜索过程中消费者的误购情况。
消费者可以通过购物搜索引擎购买到质量更高、价格更便宜的商品，而电商平台可以通过购物搜索引擎获得更多的流量，进一步提高销售额。
二、购物搜索引擎的设计在设计购物搜索引擎时，需要考虑以下几个因素：1. 数据采集购物搜索引擎需要采集各取电商平台的商品数据，因此设计搜索引擎抓取工具，从其他网站上抓取数据以供搜索引擎使用。
但是，需要注意的是法律条款和用户协议的问题。
因此，数据采集需要按照各个电商平台的政策，委派相应的律师与其沟通以确认数据搜集的合法性。
2. 数据清洗和整理抓取来的数据不一定能直接被使用，因为每个电商平台上的商品数据格式都不相同，需要先对数据进行清洗和整理。
清洗后的数据就可以用于既定的数据库系统存储。
3. 数据库设计数据库需要存储从不同电商平台上抽取数据。
为了提升搜索引擎的效率，需要对数据库进行优化，如选择索引、有分区表、合并相应字段等方法来提高搜索速度，其中索引可以加速表的数据搜索，而有分区表则具有快速分区功能。
《基于Lucene的蒙古文搜索引擎的设计与实现》范文
《基于Lucene的蒙古文搜索引擎的设计与实现》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，搜索引擎已经成为人们获取信息的重要工具。
蒙古文搜索引擎作为服务于蒙古语用户的信息检索工具，其设计与实现显得尤为重要。
本文将介绍基于Lucene的蒙古文搜索引擎的设计与实现过程，旨在为相关研究和应用提供参考。
二、需求分析1. 用户需求：蒙古文搜索引擎需满足用户快速、准确地搜索蒙古文信息的需求。
同时，用户期望搜索引擎具有友好的界面和良好的用户体验。
2. 功能需求：蒙古文搜索引擎应具备基本的搜索功能，如全文搜索、关键词搜索、高级搜索等。
此外，还需支持对搜索结果的排序、筛选和分享等功能。
三、系统设计1. 技术选型：选用Lucene作为搜索引擎的核心技术，其强大的全文搜索功能和高效的索引管理机制能够满足蒙古文搜索引擎的需求。
2. 系统架构：采用分层架构设计，将系统分为数据层、索引层、搜索层和用户层。
数据层负责存储蒙古文数据，索引层负责建立和管理索引，搜索层负责提供搜索服务，用户层负责与用户进行交互。
3. 数据库设计：选用适合蒙古文的数据库管理系统，建立数据表结构，用于存储蒙古文文档、关键词、索引等信息。
4. 索引策略：采用倒排索引技术，对蒙古文文档进行分词、过滤和建立索引，以提高搜索效率和准确性。
四、系统实现1. 数据预处理：对蒙古文文档进行分词、去停用词等预处理操作，以便建立准确的索引。
2. 索引建立：使用Lucene的API建立倒排索引，将预处理后的文档数据存储到索引中。
3. 搜索服务：提供基本的搜索功能，如全文搜索、关键词搜索、高级搜索等。
同时，支持对搜索结果的排序、筛选和分享等功能。
4. 用户界面：设计友好的用户界面，提供简洁明了的操作方式和良好的用户体验。
五、性能优化1. 索引优化：定期更新索引，删除无效的索引项，以提高搜索速度和准确性。
同时，采用多线程技术加速索引建立过程。
2. 查询优化：针对不同的查询需求，采用不同的查询策略和算法，以提高搜索效率和准确性。
基于人工智能的智能问答搜索引擎设计与实现
基于人工智能的智能问答搜索引擎设计与实现智能问答搜索引擎是一种基于人工智能技术的应用程序，旨在通过自动回答用户提出的问题，为用户提供准确、高效的信息查询和解答服务。
本文将详细介绍基于人工智能的智能问答搜索引擎的设计与实现。
一、智能问答搜索引擎的设计1. 数据收集与处理：智能问答搜索引擎的核心在于准确的问题解答和信息查询。
为了实现这一目标，首先需要收集和整理大量的问题和答案数据。
可以利用网络爬虫技术从互联网上收集相关问题的数据，并对这些数据进行去重、分类和标注，建立问题与答案的对应关系。
2. 自然语言处理：智能问答搜索引擎需要具备对用户问题的理解和答案的生成能力。
这就需要利用自然语言处理技术对用户提问进行分析，提取问题的关键信息。
可以采用词法分析、句法分析、语义分析等技术来处理用户问题，将问题转换为计算机能够理解和处理的形式。
3. 知识库构建：为了回答用户提出的问题，智能问答搜索引擎需要建立一个知识库，存储大量的问题和答案。
可以结合领域专家的知识，将知识库分为不同的主题或领域，以便更精确地回答用户的问题。
知识库的构建可以采用手工编写、半自动标注、数据挖掘等方式。
4. 排序与答案生成：在用户提问后，智能问答搜索引擎需要根据用户问题的关键信息，在知识库中检索出相关的问题和答案。
可以使用信息检索技术，例如倒排索引和向量空间模型，对用户问题和知识库中的问题进行匹配，根据匹配度为问题和答案进行排序。
然后，通过生成算法，从知识库中选取最相关的答案，返回给用户。
5. 用户界面设计：智能问答搜索引擎的用户界面应该简洁明了，方便用户输入问题和查看答案。
可以采用搜索框和分类标签的形式，用户可以通过输入问题或选择相应的标签来进行查询。
另外，还可以提供问题补全功能，根据用户输入的部分问题，自动推荐可能的问题选项，提高查询的准确性和效率。
二、智能问答搜索引擎的实现1. 自然语言处理技术的应用：实现一个智能问答搜索引擎需要使用自然语言处理技术对用户问题进行分析和处理。
一个网络搜索引擎的设计与实现
主 页 出发 ， 就 可 以抓 取 到 网络 上 所 有 的 网页 ， 被 抓 取
的 网页 被称 之 为 网页快 照 。
处 理 网页 ： 搜 索 引擎抓 到 网页后 ， 需 要对 网页进 行
大 量 的处 理 工 作 ，然后 把 处理 好 的 网页 送 往 数 据 库
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一
个 网络搜 索 引擎 的设计 与实现
白晋伟
（ 苏 州大 学图 书馆 数 字化 部 苏 州 江苏 ２ １ ５ ０ ０ ６ ）
【 摘 要】 ： 网络搜索引擎是指 自动地从 网络搜集信 息， 经过处理后提供给用户查询的系统。 设计 了
没有 冲浪 板 ， 面对 滔 天 海水 ， 只 能 望 洋兴 叹 ， 没 有 搜索
检索器 ： 根 据 用 户 输 入 的查 询 请 求 ， 在 索 引数 据
进 行 相 关 度评 价 ， 对 将 要输 出 的 引擎 面对 浩 如烟 海 的 网上 信 息我 们将 无 从 下手 ， 找不 库 中快 速 检 索 文 档 ， 并 按用 户 的查 询 需求 合 理返 回 让用 户满 意 到我们希望得到的信息。 网络搜索引擎是对 网络上网 结 果排 序 ，
网络 爬 虫 ： 又被 称 为 网络 蜘 蛛 ， 网络机 器 人 ， 是 一 中 ， 以便 检索 器在 数 据 库 中进 行检 索 。其 中包括 提 取
种 按 照一 定 的规 则 ， 自动 的抓 取 万维 网信 息 的程 序或 关 键 词 ， 建 立 索 引文 件 数 据 库 、 对 重 复 网页 网页 的 处 者脚本 。从 一个 或若 干初 始 网页 的 Ｕ Ｒ Ｌ开 始 ， 获得初 理 、 中文 分 词 的 处 理 、 判 断 网页 类 型 、 解 析 得 出超 链 计算 网页 的页面 排名 等 。 始 网页 上 的 Ｕ Ｒ Ｌ ， 在 抓 取 网 页 的过 程 中 ， 不 断 从 当前 接 、
站长工具平台“搜一搜”的设计与实现——基于Python+PHP+Elasticsearch语言
２０２０年１１月２５日第４卷第２２期现代信息科技Modern Information TechnologyNov.2020 Vol.4 No.22收稿日期：2020-10-15基金项目：江西省教育厅科学技术研究项目（GJJ207803）；江西省高等学校教学改革研究课题（JXJG-19-77-2）站长工具平台“搜一搜”的设计与实现——基于Python+PHP+Elasticsearch 语言邱慧玲，王鹰汉（上饶职业技术学院，江西 上饶 334109）摘 要：个人站长是目前大学生创业的主流方法，使用站长工具是网站运营的必备技能。
文章着重探讨了站长工具平台——“搜一搜”的建设，在分析市面上已有站长工具缺点的基础上，对“搜一搜”平台进行了具体的系统分析，最终设计并建立了一个更加适合高校学生使用的新平台，旨在为新站长们节约学习成本，提供清晰的运营流程，明确适合个人网站的优化方向，助力大学生创业。
关键词：站长工具；Elasticsearch ；关键词；PHP中图分类号：TP393.092；TP391.3 文献标识码：A文章编号：2096-4706（2020）22-023-04Ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ Ｗｅｂｍａｓｔｅｒ Ｔｏｏｌ Ｐｌａｔｆｏｒｍ “Ｓｏｕｙｉｓｏｕ”——Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｐｙｔｈｏｎ ＋ ＰＨＰ ＋ Ｅｌａｓｔｉｃｓｅａｒｃｈ ＬａｎｇｕａｇｅQIU Huiling ，WANG Yinghan（Shangrao Vocational & Technical College ，Shangrao 334109，China ）Abstract ：Personal webmaster is the mainstream method for college students to start a business ，and the use of webmaster tool isa necessary skill for website operation. This paper focuses on the construction of the webmaster tool platform ——“souyisou ”，based onthe analysis of the shortcomings of the existing webmaster tools in the market ，a specific systematic analysis of the “souyisou ” platform is carried out ，a new platform which is more suitable for college students is designed and established ，which aims to save learning costs for new webmasters ，provide a clear operation process ，clarify the optimization direction for personal websites ，and help college students start their own businesses.Keywords ：webmaster tool ；Elasticsearch ；keyword ；PHP0 引 言“大众创业、万众创新”的新时代开启以来，高校纷纷建立创业学院，为学生创新创业提供资金、场地、学业等多方位支持及优惠政策，极大激发了高校学生的创业积极性，并取得了一些成绩。
搜索引擎基本原理及实现技术——索引
预处理系统
主要工作 信息抽取 分词 分类等处理工作 生成正排发送 到索引系统生成倒排索引。
信息抽取
去标签和去噪 去标签 构造 DOM 树。tinyHTML，htmlParser， Jsoup； 去噪 去掉与正文不相关的广告或者其他信息。 如广告，评论，导航条，版权信息，友情 链接等等。
分词工具
IkAnalyzer2012，国外有名的分析系统， 也可以处理中文。使用简单。 NLPIR2014, NLPIR2015 ICTCLAS5.0 中科院开发的专门针对中文的分词系统， 中文分词较准确，稍微麻烦点
教育学院/n_new/3.34/2#学院/n/2.58/19# 教育/vn/1.74/3#信息/n/1.74/3#工程 /n/1.34/5#教学/vn/1.27/3#
建立索引
两遍文档遍历法（2-Pass In-Memory Inversion） 在第一遍扫描文档集合时，该方法并没有立即开始建立 索引，而是收集一些全局的统计信息。比如文档集合包 含的文档个数N，文档集合内所包含的不同单词个数M， 每个单词在多少个文档中出现过的信息DF。每一项记载 某个文档的文档ID和单词在该文档对应的出现次数TF。 第一遍扫描的主要目的是获得一些统计信息，并根据统 计信息分配内存等资源，同时建立好了单词相对应倒排 列表在内存中的位置信息，即主要做些资源准备工作。 在第二遍扫描的时候，开始真正建立每个单词的倒排列 表信息，即对于某个单词来说，获得包含这个单词的每 个文档的文档ID，以及这个单词在文档中的出现次数TF， 这样就可以不断填充第一遍扫描所分配的内存空间。
再合并策略（Re-Merge） 有新增文档进入搜索系统时，搜索系统在 内存维护临时倒排索引来记录其信息，当 新增文档达到一定数量，或者指定大小的 内存被消耗完，则把临时索引和老文档的 倒排索引进行合并，以生成新的索引。
12-校园网web搜索引擎的设计与实现2011-8-21
校园网Web搜索引擎的设计与实现引言随着校园网建设的迅速发展，校园网内的信息内容正在以惊人的速度增加着。
如何更全面、更准确地获取最新、最有效的信息已经成为我们把握机遇、迎接挑战和获取成功的重要条件。
目前虽然已经有了像Google、百度这样优秀的通用搜索引擎，但是它们并不能适用于所有的情况和需要。
对学术搜索、校园网的搜索来说，一个公平的排序结果是非常重要的。
另外，由于互联网上信息量之巨，远远超出哪怕是最大的一个搜索引擎可以完全收集的能力范围。
因此，本着整合校园网资源的目的，为方便广大师生对校园网信息的获取和使用，设计并实现了一个灵活、可配置、具有良好可扩展性的校园网搜索引擎。
1. 搜索引擎的发展在国内很多基于主题领域的小型搜索引擎得到很好的发展。
例如一些音乐搜索引擎以及医药方面的搜索都有很好的应用；在越来越多的学校、企业、比较大型的网站如BBS都开始建立了自己的搜索引擎。
在国外，比较著名的有美国教育资源信息搜索的AskERIC，实现医药文献搜索的Highwire等。
Google公司在2007年决定向小型网站提供专门的搜索服务。
这些都表明，小型专用的搜索引擎将在人们获取Web信息中发挥更重要的作用[1]。
在小型搜索引擎快速发展的同时，越来越多的人致力于研究和发展这些小型搜索引擎开发技术，Lucene和Nutch是其中的代表成果。
Lucene是一个高性能、纯Java的全文检索引擎，完全免费、开源。
Lucene几乎适合于任何需要全文检索的应用，尤其是跨平台的应用。
Lucene为Nutch提供了文本索引和查询服务的API，而Nutch在Lucene的基础上实现了网页收集与搜索[2]。
小型搜索引擎与通用搜索引擎相比有很多优点，由于它本身的信息量小，它不可能取代通用搜索引擎。
但是，它是对通用搜索的很好的补充。
随着Web上信息的进一步扩大，小型搜索引擎也将会进一步发展，其中已经引起人们关注的垂直搜索引擎在未来的搜索将发挥更大的作用。
面向语义的Web搜索引擎的设计与实现
面向语义的Web搜索引擎的设计与实现随着互联网的发展，我们使用搜索引擎的频率越来越高。
现有的搜索引擎大多基于文本匹配，即搜索关键词与网页文本的匹配度。
但这种方式往往不能很好地满足用户需求，因为搜索词可能有多种含义，同一个词在不同领域可能有不同的解释。
为了解决这个问题，语义技术被引入到搜索引擎中。
语义搜索引擎可以更好地理解用户查询的意图，将查询需要的信息组织起来，并以更符合用户意图的方式呈现给用户。
下面将讨论如何设计和实现一个面向语义的Web搜索引擎。
1. 知识图谱与语义标记知识图谱是指用来表示概念之间关系的语义图谱。
它可以帮助我们更好地理解用户查询的含义，实现搜索结果的个性化推荐和排序。
语义标记可以将文本内容中的词汇与知识图谱中的概念进行匹配。
这样一来，搜索引擎就可以将文本内容与知识图谱进行匹配，从而更好地理解用户查询的含义。
例如，用户查询“罗伯特·德尼罗”，搜索引擎可以通过语义标记将该查询与知识图谱中的“电影演员”等相关概念进行匹配，从而得出更符合用户需求的搜索结果。
2. 多模态搜索随着互联网的发展，图片、视频等多媒体形式的信息也越来越丰富。
面向语义的Web搜索引擎应该支持跨模态的搜索。
例如，用户输入一个图片文件，在搜索引擎的搜索结果中显示与图片相关的信息。
多模态搜索涉及到的技术包括图像识别、声音识别等。
通过应用这些技术，搜索引擎可以更好地理解用户需求，提供更有针对性的搜索结果。
3. 结果排序针对用户查询，搜索引擎可以通过多种算法进行排序，以提供更符合用户需求的搜索结果。
例如，搜索结果可以按照与用户查询的相似度排序，或者按照搜索内容的权重进行排序等。
排序算法的选择应该考虑用户需求和实际效果，例如，用户喜欢看的细节，如果排序规则不符合此要求，就可能使用户对搜索引擎的满意度降低。
4. 思考过程的开放性任何一种搜索方法都是基于某种模型的，假设您的模型完美无瑕，那么查询结果的效果将非常有保障。
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摘要互联网上的信息每天都以指数量级的速度爆炸性增长，面对如此浩瀚的资源，搜索引擎为所有网上冲浪的用户提供了一个入口，所有的用户都可以从搜索引擎出发到达自己想去的网上任何一个地方。
因此它也成为除了电子邮件以外最多人使用的网上服务。
但是，随着信息多元化的增长，千篇一律的给所有用户提供同一个入口显然已经不能满足特定用户更深入的查询需求。
本文首先详细介绍了基于英特网的搜索引擎的系统结构，然后从网络机器人、索引引擎、Web服务器三个方面进行详细的说明。
这不仅对政府、企业、院校的发展极为不利，还在宏观上成为制约我国信息化建设健康良性发展的一大障碍。
搜索引擎不是单纯的技术问题。
在互联网时代，哪一个公司掌握了包括搜索引擎、信息传递在内的基础软件，它就能在竞争中傲视群雄；哪一个国家掌握和普及了这些技术，她就能在运用互联网的商业竞争占尽先机。
关键词：搜索引擎，网络机器人，优化策略，索引AbstractInformation on the Internet grows explosively every day. Search engine provides all the surfers on it with an entrance, from which they can reach every corner of the web. Therefore, search engine becomes the most popular network service second to email. With information continuing to explode in all directions, however, some specific kinds of users are not satisfied with only one entrance. This article fist introduces the system structure of search engine based on the internet in detail, then gives a minute explanation form Spider search, engine and web server.This not only is extremely disadvantageous to the development of the government, business enterprise, college, but also become to make on the macro view the roughly our country information turns a big obstacle of the positive development in health in developments.Searching for the engine is not a pure technique problem.Look down upon the group of heroes in Internet ages, which companies control include manhunt engine, information deliver foundation in inside software, it can in the competition;Which nations controled with made widely available these techniqueses, she can occupy at the business that make use of the Internet competition exhausted first timing.Key words: Search Engine，Robot，Optimize Strategies，Index目录摘要 (1)Abstract (2)第一章概述 (5)1.1引言 (5)1.2课题的基本内容 (6)1.2.1搜索引擎三段式工作流程： (6)1.3开发环境 (7)第二章搜索引擎的技术概要 (9)2.1搜索引擎简述 (9)2.2基于I NTERNET的搜索引擎的构成的 (10)2.2.1网络蜘蛛 (10)2.2.2索引 (10)2.2.3搜索引擎软件 (10)2.3搜索引擎的主要指标及其分析 (11)第三章网络机器人 (12)3.1什么是网络机器人 (12)3.2网络机器人的结构 (12)3.2.1网络机器人（SPIDER）的组成 (12)3.3HTML语言 (13)3.4网络机器人的实现及代码分析 (14)3.4.2结点的结构体 (15)3.5关于机器人礼节及ROBOT.TXT (21)3.5.1机器人礼节 (21)3.5.2 robot.txt (21)3.6特点和存在问题 (22)第四章搜索引擎优化策略 (24)4.1站点角度 (24)4.2用户角度 (26)第五章系统实现及结论 (27)5．2搜索引擎的完成情况 (27)5．3存在的问题 (27)5．4心得体会 (27)致谢 (27)参考文献 (28)第一章概述1.1引言随着计算机技术和互联网技术的飞速发展，人们越来越依靠网络来查找他们所需要的信息，但是，由于网上的信息源多不胜数，也就是我们经常所说的"Rich Data, Poor Information"。
所以如何有效的去发现我们所需要的信息，就成了一个很关键的问题。
为了解决这个问题，搜索引擎就随之诞生。
搜索引擎是仅次于门户的互联网的第二大核心技术，伴随着互联网的普及和网上信息的爆炸式的增长，它越来越引起人们的重视。
现在在网上的搜索引擎也已经有很多，比较著名的有Google，AltaVista, Yahoo, InfoSeek, Metacrawler, SavvySearch等等。
国内也建立了很多的搜索引擎，比如：搜狐、新浪、北极星、百度等等,当然由于它们建立的时间不长，在信息搜索的取全率和取准率上都有待于改进和提高。
例如：Alta Vista是一个速度很快的搜索引擎，由于它强大的硬件配置，使它能够做及其复杂的查询。
它主要是基于关键字进行查询，它漫游的领域有Web和 Usenet。
支持布尔查询的"AND"，"OR"和"NOT"，同时还加上最相近定位"NEAR"，允许通配符和"向后"搜索（比如：你可以查找链接到某一页的所有Web站点）。
你可以决定是否对搜索的短语加上权值，在文档的什么部位去查找它们。
能够进行短语查询而不是简单的单词查询的优点是很明显的，比如，我们想要查找一个短语"to be or not to be"，如果只是把它们分解成单词的话，这些单词都是属于Stop Word，这样这个查询就不会有任何结果，但是把它当作一个整体来查询，就很容易返回一些结果，比如关于哈姆雷特或者是莎士比亚等等的信息。
系统对查询结果所得到的网页的打分是根据在网页中所包含的你的搜索短语的多少，它们在文档的什么位置以及搜索短语在文档内部之间的距离来决定的。
同时可以把得到的搜索结果翻译成其他的语言。
信息系统中的数据获取主要就是主要查找那些包含用户查询中的关键词文档。
由于用户查询常常不能准确地表达用户的信息需求。
实际上，用户更多的是希望获取于某个主题相关的信息，而非那些仅仅满足查询的数据。
如果不能很好的解决搜索问题，在收集信息、从事内容方面的花费的人力物力越大，其浪费就越大。
这不仅对政府、企业、院校的发展极为不利，还在宏观上成为制约我国信息化建设健康良性发展的一大障碍。
搜索引擎不是单纯的技术问题。
在互联网时代，哪一个公司掌握了包括搜索引擎、信息传递在内的基础软件，它就能在竞争中傲视群雄；哪一个国家掌握和普及了这些技术，她就能在运用互联网的商业竞争占尽先机。
1.2课题的基本内容本课题的主要是设计和实现一个小型的搜索引擎，通过大量的学习，实现搜索引擎的主要功能和完成全部的设计工作。
搜索引擎的基本原理是通过网络机器人定期在web网页上爬行，然后发现新的网页，把它们取回来放到本地，用户的查询请求可以通过查询本地的数据来得到。
如yahoo每天会找到大约500万个新的网页，google可以达到80亿网页以及10万台服务器共同工作。
搜索引擎的实现机制一般有两种：一种是通过手工方式对网页进行索引，比如yahoo的网页是通过手工分类的方式实现的，它的缺点是Web的覆盖率比较低，同时不能保证最新的信息。
查询匹配是通过用户写入的关键字和网页的描述和标题来进行匹配，而不是通过全文的匹配进行的。
第二种是对网页进行自动的索引，像 AltaVista则是完全通过自动索引实现的。
这种能实现自动的文档分类，实际上采用了信息提取的技术。
但是在分类准确性上可能不如手工分类。
1.2.1搜索引擎三段式工作流程：1.搜集：定期搜集，每次搜集替换上一次的内容，我们称之为“批量搜集”。
主要内容包括：文本内容的分析与提取、超文本连接的提取与解析、网络通信及信息获取。
搜索引擎一般都有一个Robot（或者称为Spider）定期的访问一些站点，来检查这些站点的变化，同时查找新的站点。
一般站点有一个robot.txt文件用来说明服务器不希望Robot访问的区域，Robot 都必须遵守这个规定。
如果是自动索引的话，Robot在得到页面以后，需要对该页面根据其内容进行索引，根据它的关键字的情况把它归到某一类中。
页面的信息是通过元数据的形式保存的，典型的元数据包括标题、IP地址、一个该页面的简要的介绍，关键字或者是索引短语、文件的大小和最后的更新的日期。
尽管元数据有一定的标准，但是很多站点都采用自己的模板。
文档提取机制和索引策略对Web搜索引擎的有效性有很大的关系。
2.整理：我们将对关键词进行提取，也就是把网页中的文本内容提取出来；由于在互联网上，网页的重复率平均大约为4，所以会对内容完全相同的页进行消除（我们将以改进的TWFormat 格式存储）。
主要内容是文本信息的存储与索引：互联网上大部分信息都是以HTML格式存在，对于索引来说，只处理文本信息。
因此需要把网页中文本内容提取出来，过滤掉一些脚本标示符和一些无用的广告信息，同时记录文本的版面格式信息。
存储在我们这里是在网页种文本内容提取和过滤掉脚本语言后，将其存为HTML格式和TXT格式，并且命名为Sitemap.htm和Sitemap.txt。