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搜索引擎中各关键功能模块功能简介

(1)爬虫:从互联网爬取原始网页数据,存储于文档知识库服务器。

(2)文档知识库服务器:存储原始网页数据,通常是分布式Key-Value数据库,能根据URL/UID快速获取网页内容。

(3)索引:读取原始网页数据,解析网页,抽取有效字段,生成索引数据。索引数据的生成方式通常是增量的,分块/分片的,并会进行索引合并、优化和删除。生成的索引数据通常包括:字典数据、倒排表、正排表、文档属性等。生成的索引存储于索引服务器。

(4)索引服务器:存储索引数据,主要是倒排表,通常是分块、分片存储,并支持增量更新和删除。数据内容量非常大时,还根据类别、主题、时间、网页质量划分数据分区和分布,更好地服务在线查询。

(5)检索:读取倒排表索引,响应前端查询请求,返回相关文档列表数据。

(6)排序:对检索器返回的文档列表进行排序,基于文档和查询的相关性、文档的链接权重等属性。

(7)链接分析:收集各网页的链接数据和锚文本(Anchor Text),以此计算各网页链接评分,最终会作为网页属性参与返回结果排序。

(8)网页去重:提取各网页的相关特征属性,计算相似网页组,提供离线索引和在线查询的去重服务。

(9)网页反垃圾:收集各网页和网站历史信息,提取垃圾网页特征,从而对在线索引中的网页进行判定,去除垃圾网页。

(10)查询分析:分析用户查询,生成结构化查询请求,指派到相应的类别、主题数据服务器进行查询。

(11)页面描述/摘要:为检索和排序完成的网页列表提供相应的描述和摘要。

(12)前端:接受用户请求,分发至相应服务器,返回查询结果。


Public @ 2017-08-24 16:22:25

中文分词和TF-IDF

中文分词(Chinese Word Segmentation)指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。中文分词是文本挖掘的基础,对于输入的一段中文,成功的进行中文分词,可以达到电脑自动识别语句含义的效果。TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息搜索和信息挖掘的常用加权技术。在搜索、文献分类和其他相关领域有广泛的应用。TF-

Public @ 2016-02-22 16:12:36

搜索引擎网页去重算法分析

相关统计数据表明:互联网上近似重复的网页的数量占网页总数量的比例高达29%,完全相同的网页大约占网页总数量的22%.研究表明,在一个大型的信息采集系统中,30%的网页是和另外70%的网页完全重复或近似重复的。即:互联网的网页中相当高的比例的网页内容是近似相同或完全相同的!搜索爬虫抓取会产生网页重复的类型:1.多个URL地址指向同一网页以及镜像站点如:www.sina.com 和www.sina.c

Public @ 2020-07-15 16:21:55

搜索引擎怎样抓到你?

搜索引擎通常通过以下方式来抓取您的网页内容: 1. 网站提交:您可以将您的网站提交给各大搜索引擎,以便搜索引擎了解您的网站存在。 2. 网络爬虫:搜索引擎使用自己的网络爬虫程序,定期检索并抓取互联网上的内容。当您的网站被网络爬虫访问时,搜索引擎就可以抓取您的网页内容。 3. 外部链接:如果您的网站被其他网站所链接,搜索引擎可以通过这些链接进入您的网站并抓取您的网页内容。 4. 社交媒体:如

Public @ 2023-06-07 04:00:10

Google搜索引擎的工作原理

PPCblog.com呈现给我们一幅由Jess Bachman(在WallStats.com工作)精心描绘的示意图,这张流程图展示了每天拥有3亿次点击量的Google搜索按钮背后搜索引擎在那不到1秒的响应时间内所进行的处理。这张流程图演示了在你点击Google搜索按钮后,在Google返回查询结果前那一眨眼的功夫里,Google是如何处理你的搜索请求的?这可是搜索巨人Google年赢利额高达200

Public @ 2013-07-27 16:21:54

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