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作者：LogM
本文原载于 https://segmentfault.com/u/logm/articles，不允许转载~
本文是《这就是搜索引擎》的读书笔记
1. 概述
1.2 搜索引擎技术发展史
- 第一代：文本检索。关键词与网页内容的相关程度。
- 第二代：链接分析。PageRank。
- 第三代：用户中心。理解用户需求。
2. 爬虫
2.1 通用爬虫框架
2.3 爬虫质量的评价标准
- 抓取网页覆盖率、抓取网页时新性、抓取网页重要性
- 为了同时满足上述 3 个标准，google 用了多套不同的爬虫，一些关注时新性，一些关注覆盖率。
2.4 抓取策略
- 宽度优先遍历：暴力但有效
- 非完全 PageRank：因为 PageRank 需要拿到所有的页面计算才是准确的，爬虫抓取的时候没有看到所有页面，所以叫 ” 非完全 ”
- OPIC：改进 PageRank，实时计算
- 大站优先
2.5 更新策略
- 历史参考策略：历史上变动比较快的，抓取频繁一点，一般用泊松过程建模
- 用户体验策略：保存网页的多个历史版本，查看不同历史版本对用户点击的影响。所以用户点击不到的页面，即使更新快，也不用抓取。
- 聚类抽样策略：更新快的页面有一些类似的特征
2.6 暗网抓取
- 抓取常规网页链接不到的信息
2.7 分布式爬虫
- 一致性哈希确定每个爬虫负责哪些 url 的抓取
3. 索引
3.1 倒排索引的结构
- 单词字典 + 倒排列表
3.4 建立索引
- 两遍文档遍历法：完全在内存中构建
- 排序法：内存满时，对中间文件排序后存到磁盘，最后再合并所有的中间文件。整个过程，整个字典都在内存里，字典有可能过大。
- 归并法：每个中间文件都是一套倒排索引（含各自的字典），最后再把所有的倒排索引合并。
3.6 动态索引与索引更新
- 完全重建策略：临时索引与老索引的文档全部取出重新建索引，重建的代价高，但主流搜索引擎都采用该方式
- 再合并策略：临时索引与老索引进行索引合并（不是文档取出重新建索引，而是合并）
- 原地更新策略：再合并策略的升级，临时索引追加到老索引
3.7 查询
- 一次一文档：每个文档对 query 中所有词计算相似度
- 一次一单词：对 query 中每个词计算文档相似度，每个文档累加每个 query 词的相似度
- 跳跃指针：因为倒排索引一般是压缩保存的，跳跃指针帮助快速定位需要的文档
3.8 多字段索引
有时候需要区分不同的字段来索引，比如 ” 标题 ”、” 正文 ”、” 摘要 ” 等字段。
- 多索引方式：为每个字段都建立一份倒排索引
- 倒排列表方式：在每个倒排列表的后面追加一个字段，表示该关键词是在哪个字段出现
- 扩展列表方式：用扩展列表标明每个字段的开始和结尾位置，结合倒排列表中关键词的位置，可以知道关键词在哪个字段。实际使用常用这个方法
3.9 短语查询
- 位置信息索引：利用倒排列表中关键词的位置信息判断是否组成短语
- 双词索引：” 首词 ” 的倒排索引中有指向 ” 下词 ” 的指针，” 下词 ” 又有指针指向倒排列表
- 短语索引：会导致字典急剧膨胀，一般只用于热门短语
3.10 分布式索引
索引体积大，一台服务器存不下
- 按文档划分：按文档对索引文件进行切分。扩展性、容错性、对查询方式的支持都较好
- 按单词划分：按单词字典对索引文件进行切分
4. 索引压缩
5. 检索与排序
把与用户搜索词最相关的结果排在前面
- 布尔模型
- 向量空间模型：TF-IDF + cosine 距离
- 概率检索模型：BM25
- 语言模型：从文档生成用户搜索的概率多大
- 机器学习排序
- 评价标准：准召、P@10、MAP
6. 链接分析
6.2 重要的概念模型
- 随机游走模型：模拟用户的浏览行为，PageRank
- 子集传播模型：从一个特殊子集出发，将权重传递到其他网页，HINTS
7. 云计算与云存储
8. 网页反作弊
8.1 内容作弊
- 关键词堆砌、热门关键词、标题作弊、meta 信息作弊……
- 内容农场：雇人写垃圾文章，比机器作弊更难被判定
8.2 链接作弊
- 链接农场、购买链接、购买域名……
8.3 页面隐藏作弊
- IP Cloaking、User Agent Cloacking、页面重定向、页面隐藏……
8.4 web2.0 作弊
- 博客作弊、点评作弊、Tag 作弊、个人 Profile 作弊……
8.5 反作弊的通用思路
- 子集传播模型：信任传播模型（如 TrustRank）、不信任传播模型（如 BadRank）
- 异常发现模型（如 SpamRank）
9. 查询意图分析
10. 网页去重
11. 搜索引擎的发展趋势
正文完
