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搜索引擎原理详情解析
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摘要:最近读了《这就是搜索引擎:核心技术详解》一书,简要作个记录。

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目录

【1】搜索引擎概述

【2】搜索引擎的基础技术

【3】搜索引擎的平台基础

【4】搜索结果的改善优化

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【1】搜索引擎概述

过去的15年间,互联网信息急剧膨胀,靠人工的方式去筛选获取有用信息不再可能,因此搜索引擎应运而生。根据其发展,可以将其划为四个时代。

  • 分类目录。yahoo是这个时期的代表,采用纯人工方式收集,质量较高,但效率低。
  • 文本检索。采用了经典的信息检索模型,主要查询用户关键词语网页内容相似度,收录容量增加,但质量不是很好。如,早期的AltaVista.
  • 链接分析。典型:Google的PageRank,极大扩充了网页内容,质量有提高,随之而来各种作弊方法。
  • 用户为中心?现在的大部分搜索引擎对相同查询返回相同的结果,但是不同用户可能关注不一样,AG亚游直营网也许更多考虑用户的差异性。

说到发展,不得不提搜索引擎的三个主要目标,无论它往何方发展,以下三个目标总是一个很好的评估标准:

  • 更全:如何把更多相关的网页收录?
  • 更快:如何从数以亿计的网页中迅速返回结果?
  • 更准:如何把用户最感兴趣的结果呈现?

搜索引擎工作原理总结

【2】搜索引擎的基础技术

这一部分主要从以下四个部分来讲述搜索引擎的基础技术,这四个部分也是搜索引擎的重要环节。

  • 网络爬虫
  • 建立索引
  • 内容检索
  • 链接分析

EeT9.jpg

2.1 网络爬虫 

网络爬虫是搜索引擎的下载系统,它的作用是内容的获取,手段就是在万维网中通过链接不断爬取收集各类网页。但是互联网的页面浩如烟海,而且每天不断有新的内容产生,根据爬取目标和范围,可以将爬虫简单分为以下几类: 

  • 批量性爬虫:明确的抓取目标和范围,达到即停止
  • 增量型爬虫:应对网页不断更新的状态,爬虫需要及时反应。通用商业引擎一般都是这类
  • 垂直型爬虫:只针对某个特定领域的爬虫,根据主题过滤。

爬虫在爬取网页的时候,应该怎样确定下一步的目标呢?主要有以下策略:

  • 宽度优先:最简单的方式,即将某个页面中的链接依次加入待爬取队列
  • 局部PageRank:PageRank是一种网页重要性指标,这种方式根据一定时期内的局部PageRank值决定下一步爬取目标
  • OPIC:当下载当前网页后,将其重要性平均分给包含的链接,每次选取最重要的页面,不用迭代计算,速度较快
  • 大站优先:思想很简单,以网站为单位衡量页面重要性。

接下来,简要介绍一下搜索引擎中的一个重要问题:暗网抓取。所谓暗网,是指常规方式很难爬到的网页,而在网络中,这样的网是大量存在的。有的网页没有外链,有的主要内容存储于数据库中(如携程网),没有链接指向这些记录。暗网挖掘是商业搜索引擎的一大研究重点,Google是这样,百度的“阿拉丁”计划也在于此。

 2.2 建立索引

对于搜索引擎,索更是其中最重要的核心技术之一,面对海量的网页内容,如何快速找到包含用户查询词的所有网页?倒排索引在其中扮演了关键的角色。

对于一个网页,我们把它看做一个文档,其中的内容由一个个单词组成。为了对于用户的搜索词快速给出文档结果,我们要建立一个单词-文档的存储结构。倒排索引是实现单词—文档矩阵的一种具体存储形式。通过倒排索引,可以根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。倒排索引主要由两个部分组成:单词词典和倒排文件。 

单词词典主要是两种存储方式:哈希加链接和树形结构。

索引建立方法:

(1)两遍文档遍历

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。在获得了上述3 类信息后,就可以知道最终索引的大小,于是在内存中分配足够大的空间,用来存储倒排索引内容。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

(2)排序法

排序法对此做出了改进,该方法在建立索引的过程中,始终在内存中分配固定大小的空间,用来存放词典信息和索引的中间结果,当分配的空间被消耗光的时候,把中间结果写入磁盘,清空内存里中间结果所占空间,以用做下一轮存放索引中间结果的存储区。这种方法由于只需要固定大小的内存,所以可以对任意大小的文档集合建立索引。

(3)归并法

在分配的内存定额被消耗光时,排序法只是将中间结果写入磁盘,而词典信息一直在内存中进行维护,随着处理的文档越来越多,词典里包含的词典项越来越多,所以占用内存越来越大,导致后期中间结果可用内存越来越少。归并法对此做出了改进,即每次将内存中数据写入磁盘时,包括词典在内的所有中间结果信息都被写入磁盘,这样内存所有内容都可以被清空,后续建立索引可以使用全部的定额内存。

索引更新策略:

  • 完全重建
  • 再合并策略
  • 原地更新策略
  • 混合策略

2.3 内容检索

内容检索模型是搜索引擎排序的理论基础,用来计算网页与查询的相关性。

常用的检索模型

  • 布尔模型
  • 向量空间模型
  • 概率模型
  • 语言模型
  • 机器学习排序

检索系统评价指标

  • 精确率:搜索结果中相关文档的比例 A/(A+B)
  • 召回率:结果中相关文档占所有相关文档的比例 A/(A+C)
  • P@10 : 前10个结果中相关查询的数目
  • MAP指标 :对返回结果按次序加权,权值为排名的倒数
  查询相关 查询无关
在搜索结果内 A B
不在搜索结果 C D

 

2.4 链接分析

搜索引擎在查找能够满足用户请求的网页时,主要考虑两方面的因素:一方面是用户发出的查询与网页内容的内容相似性得分,即网页和查询的相关性;另一方面就是通过链接分析方法计算获得的得分,即网页的重要性。链接分析就是通过网络的链接结构去获取网页重要性的一类方法。

链接分析算法很多,从模型上看,主要分为两类:

  • 随机游走:从某个网页以一定的概率跳转到它所包含的链接
  • 子集传播:给予某个子集一定的传播,按照特定的条件,将权值传给其他网页

常用算法:

  • PageRank
  • HITS
  • SALSA
  • 主题敏感PageRank
  • Hilltop

【3】搜索引擎的平台基础

这一部分主要是讲搜索引擎的平台支持,主要是云存储和云计算模型。

对于商业搜索引擎,需要保存大量的数据,并且需要对这些大规模的海量数据进行处理。云存储和云计算就是为了这个问题提出的解决方案。

大量的数据不可能存在一台服务器上,它必然是分布式存储的。当数据更新时,这就会产生多个服务器上数据不一致的情况,以及如何选择服务器的问题。

我们首先先介绍一些基本原则:

(1)CAP原则

CAP是Consistency,Availability,Partition Tolerance的简称,即一致性,可用性和分区容忍性。

对于一个数据系统,三个原则不能兼得。云存储往往关注CA,牺牲部分一致性。

(2)ACID原则

这是关系数据库采取的原则。它是Atomicity,Consistency,Isolation,Durability的缩写,即原子性,一致性,事务独立,持久性。

(3)BASE原则

大多云存储系统采用,它和ACID不同,牺牲了强数据一致性换取高可用性。因为用户可能对数据的变化没有能不能提供服务敏感。

它的三个方面是:

  • 基本可用: Basically Available
  • 柔性状态: Soft State,不要求随时同步
  • 最终一致性: 即若数据一致性,只要在一定时间段内达到一致即可

Google的云存储和云计算架构

云存储:

  • GFS文件系统:由主服务器(Master),Chunk服务器和GFS客户端构成
  • Chubby锁服务:针对分布式系统粗粒度的锁服务
  • BigTable:针对海量数据的结构或半结构的存储模型,本质是三维映射表,由行主键,列主键以及时间构成
  • MegaStore:适合于实时交互,而GFS和BigTable适合后台处理

云计算

  • MapReduce
  • Percolator :增量模式,作为对MapReduce的补充
  • Pregel:大规模图计算模型

其它云存储系统

  • Dynamo : Amazon
  • PNUTS : Yahoo!
  • HayStack : Facebook

【4】搜索结果的改善优化

前面讲过,搜索引擎追求的三个目标就是更快,更全,更准。但是要达到这些目标并不是一件很轻松的工作,需要很多环节的处理。这一部分主要从以下一个方面来讲讲,怎样提高搜索引擎的搜索结果,改善搜索质量,提升搜索性能。

4.1 作弊分析

作弊方法

  • 内容作弊:设置无关关键字,内容农场 (大量低质量内容)
  • 链接作弊:链接农场,互相链接...
  • 页面隐藏作弊:欺骗爬虫,隐藏无关关键字,重定向。。。
  • WEB2.0作弊

反作弊整体思路

  • 信任传播
  • 不信传播
  • 异常发现

(1)所谓信任传播模型,基本思路如下:在海量的网页数据中,通过一定的技术手段或者人工半人工手段,从中筛选出部分完全值得信任的页面,也就是肯定不会作弊的页面(可以理解为白名单),算法以这些白名单内的页面作为出发点,赋予白名单内的页面节点较高的信任度分值,其他页面是否作弊,要根据其和白名单内节点的链接关系来确定。白名单内节点通过链接关系将信任度分值向外扩散传播,如果某个节点最后得到的信任度分值高于一定阈值,则认为没有问题,而低于这一阈值的网页则会被认为是作弊网页。

 

(2)不信任传播模型从框架上来讲,其和信任传播模型是相似的,最大的区别在于:初始的页面子集合不是值得信任的页面节点,而是确认存在作弊行为的页面集合,即不值得信任的页面集合(可以理解为黑名单)。赋予黑名单内页面节点不信任分值,通过链接关系将这种不信任关系传播出去,如果最后页面节点的不信任分值大于设定的阈值,则会被认为是作弊网页。

 

(3)异常发现模型也是一个高度抽象化的算法框架模型,其基本假设认为:作弊网页必然存在有异于正常网页的特征,这种特征有可能是内容方面的,也有可能是链接关系方面的。而制定具体算法的流程往往是先找到一些作弊的网页集合,分析出其异常特征有哪些,然后利用这些异常特征来识别作弊网页。

 

只要操纵搜索引擎搜索结果能够带来收益,那么作弊动机就会始终存在,尤其是在网络营销起着越来越重要宣传作用的时代尤其如此。作弊与反作弊是相互抑制同时也是相互促进的一个互动过程,“道高一尺,魔高一丈”的故事不断重演。前述内容主要是以技术手段来进行反作弊,而事实上纯粹技术手段目前是无法彻底解决作弊问题的,必须将人工手段和技术手段相互结合,才能取得较好的反作弊效果。技术手段可以分为相对通用的手段和比较特殊的手段,相对通用的手段对于可能新出现的作弊手法有一定的预防能力,但是因为其通用性,所以针对性不强,对特殊的作弊方法效果未必好。而专用的反作弊方法往往是事后诸葛亮,即只有作弊行为已经发生并且比较严重,才可能归纳作弊特征,采取事后过滤的方法。人工手段则与技术手段有很强的互补性,可以在新的作弊方式一出现就被人发现,可以看做一种处于作弊进行时的预防措施。所以从时间维度考虑对作弊方法的抑制来说,通用反作弊方法重在预防,人工手段重在发现,而专用反作弊方法重在事后处理,其有内在的联系和互补关系存在。

4.2 分析用户意图

 准确分析用户的搜索意图是目前搜索引擎的重点研究方向。

用户的意图可以初略分为

  • 导航型
  • 信息型
  • 事物型

搜索日志是挖掘用户意图的重要数据来源

  • 点击图:用户在查询结果出来后点击的链接可能更是他希望的结果
  • 查询回话:用户在短时间的连续查询词存在相关性
  • 查询图:构建用户查询之间的结构关系

用户在搜索时可能想不到合适的搜索词,或者关键词输入错误,这时候就需要帮助用户澄清搜索意图。

常见的方法是:

  • 相关搜索
  • 查询纠错

 4.3 网页去重

经过统计,网络中有相当比例的网页是近似相同或者完全相同的,高达29%。如果搜索返回大量相似网页,显然降低了搜索结果质量。针对这一现象,网页去重就显得十分必要。

网页去重一般是在爬虫抓取到网页后,对其建立索引之前。去重算法应该兼顾准确性和运行效率。

典型的网页去重算法:

  • 特征抽取
  • 文档指纹生成
  • 相似性计算

几种典型的去重算法:

  • Shingling算法:将文档中连续的单词序列作为特征
  • I-Match算法:先统计一个全局的特征词典,然后用单文档的特征与其比较
  • SimHash算法:可能是目前最优秀的去重算法
  • SpotSig算法

4.4 缓存机制

缓存机制可以加快用户相应速度,节省计算资源

缓存系统的目标是最大化缓存命中率和保持缓存与索引的一致性

缓存的对象主要是网页搜索结果和查询词对应的倒排列表

缓存淘汰策略主要有动态策略和混合策略

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