搜索引擎中文分词原理与实现
搜索引擎中文分词原理与实现
因为中文文本中，词和词之间不像英文一样存在边界，所以中文分词是一个专业处理中文信息的搜索引擎首先面对的问题，需要靠程序来切分出词。
一、Lucene中的中文分词
Lucene在中处理中文的常用方法有三种，以“咬死猎人的狗”为例说明之：单字：【咬】【死】【猎】【人】【的】【狗】
二元覆盖：【咬死】【死猎】【猎人】【人的】【的狗】
分词：【咬】【死】【猎人】【的】【狗】
Lucene中的StandardTokenizer采用单子分词方式，CJKTokenizer采用二元覆盖方式。1、Lucene切分原理
Lucene中负责语言处理的部分在org.apache.lucene.analysis包，其中，TokenStream类用来进行基本的分词工作，Analyzer类是TokenStream的包装类，负责整个解析工作，Analyzer 类接收整段文本，解析出有意义的词语。
通常不需要直接调用分词的处理类analysis，而是由Lucene内存内部来调用，其中：（1）在索引阶段，调用addDocument（doc）时，Lucene内部使用Analyzer来处理每个需要索引的列，具体如下图：
图1 Lucene对索引文本的处理
IndexWriter index = new IndexWriter(indexDirectory,
new CnAnalyzer(), //用于支持分词的分析器
!incremental,
IndexWriter.MaxFieldLength.UNLIMITED);
（2）在搜索阶段，调用QueryParser.parse（queryText）来解析查询串时，QueryParser 会调用Analyzer来拆分查询字符串，但是对于通配符等查询不会调用Analyzer。
Analyzer analyzer = new CnAnalyzer(); //支持中文的分词
QueryParser parser = new QueryParser(Version.LUCENE_CURRENT, "title", analyzer);
因为在索引和搜索阶段都调用了分词过程，索引和搜索的切分处理要尽量一致，所以分词效果改变后需要重建索引。
为了测试Lucene的切分效果，下面是直接调用Analysis的例子：
Analyzer analyzer = new CnAnalyzer(); //创建一个中文分析器
TokenStream ts = analyzer.tokenStream("myfield", new StringReader("待切分文本")); //取得Token流
while (ts.incrementToken()) { //取得下一个词
System.out.println("token: "+ ts);
}
2、Lucene中的Analyzer
为了更好地搜索中文，通过下图来了解一下在Lucene中通过WhitespaceTokenizer、WordDelimiterFilter、LowercaseFilter处理英文字符串的流程：
图2 Lucene处理英文字符串流程
二、查找词典算法
词典格式可以是方便人工查看和编辑的文本文件格式，也可以是方便机器读入的二进制格式。词典的最基本文本文件格式就是每行一个词。在基于词典的中文分词方法中，词典匹配算法是基础。一般词典规模都在几十万词以上，所以为了保证切分速度，需要选择一个好的查找词典算法。
1、标准Trie树
一个数字搜索Trie树的一个节点只保留一个字符，如果一个单词比一个字符长，则包含第一个字符的节点有指针指向下一个字符的节点，依次类推。这样组成一个层次结构的
树，树的第一层包括所有单词的第一个字符，树的第二层包括所有单词的第二个字符，依次类推，数字搜索树的最大高度是词典中最长单词的长度。比如：如下单词序列组成的词典（as at be by he in is it of on or to）会生成如下图所示的数字搜索树：
图3 数字搜索树
数字搜索树的结构独立于生成树时单词进入的顺序，这里，Trie树的高度是2。因为树的高度很小，在数字搜索Trie树种搜索一个单词的速度很快。但是，这是以内存消耗为代价的，树中每个节点都需要很多内存。假设每个词都是由26个小写英文字母中的一个组成的，这个节点中会有26个指针。所以不太可能直接用这样的数字搜索树来存储中文这样的大字符集。
Trie树在实现上有一个树类（SearchTrie）和一个节点类（TrieNode）。SearchTrie的主要方法有两个：
（1）增加单词到搜索树，方法原型是：addWord（String word）。
（2）从文本的指定位置开始匹配单词，方法原型是：matchLong（String text, int offset）。
2、三叉Trie树
在一个三叉搜索树（Ternary Search Trie）中，每一个节点包括一个字符，但和数字搜索树不同，三叉搜索树只有三个指针：一个指向左边的树；一个指向右边的树；还有一个向下，指向单词的下一个数据单元。三叉搜索树是二叉搜索树和数字搜索树的混合体。它有和数字搜索树差不多的速度但是和二叉搜索树一样只需要相对较少的内存空间。
树是否平衡取决于单词的读入顺序。如果按顺序后的顺序插入，则生成方式最不平衡。单词的读入顺序对于创建平衡的三叉搜索树很重要，但对于二叉搜索树就不太重要。通过选择一个排序后数据单元集合的中间值，并把它作为开始节点，我们可以创建一个平衡的三叉树。如下代码可以用来生成平衡的三叉树词典：
/**
* 在调用此方法前，先把词典数组k排好序
* @param fp 写入的平衡序的词典
* @param k 排好序的词典数组
* @param offset 偏移量
* @param n 长度
* @throws Exception
*/
void outputBalanced(BufferedWriter fp, ArrayList
int m;
if (n < 1) {
return;
}
m = n >> 1; //m=n/2
String item = k.get(m + offset);
fp.write(item); //把词条写入到文件
fp.write('\n');
outputBalanced(fp, k, offset, m); //输出左半部分
outputBalanced(fp, k, offset+m+1, n-m-1); //输出右半部分
}
再次以有序的数据单元（as at be by he in is it of on or to）为例。首先把关键字“is”作为中间值并且构建一个包含字母“i”的根节点。它的直接后继节点包含字母“s”并且可以存储任何与“is”有关联的数据。对于“i”的左树，我们选择“be”作为中间值并且创建一个包含字母“b”的节点，字母“b”的直接后继节点包含“e”。该数据存储在“e”节点。对于“i”的右树，按照逻辑，选择“on”作为中间值，并且创建“o”节点以及它的直接后继节点“n”。最终的三叉树如下图所示：
图4 三叉树
垂直的虚线代表一个父节点下面的直接后继节点。只有父节点和它的直接后继节点才能形成一个数据单元的关键字："i"和“s”形成关键字“is”，但是“i”和“b”不能形成关键字，因为它们之间仅用一条斜线相连，不具有直接后继关系。上图中带圈的节点为终止节点。如果查找一个词以终止节点结束，则说明三叉树包含这个词。以搜索单词“is”为例，向下到相等的孩子节点“s”，在两次比较后找到“is”；查找“ax”时，执行三次比较达到首字符“a”，然后
经过两次比较到达第二个字符“x”，返回结果是“ax”不在树中。
三、中文分词原理
中文分词就是对中文断句，这样能消除文字的部分歧义。除了基本的分词功能，为了消除歧义还可以进行更多的加工。中文分词可以分成如下几个子任务：
（1）分词：把输入的标题或者文本内容等分成词。
（2）词性标注（POS）：给分出来的词标注上名词或动词等词性。词性标注可以部分消除词的歧义，例如“行”作为量词和作为形容词表示的意思不一样。
（3）语义标注：把每个词标注上语义编码。
很多分词方法都借助词库。词库的来源是语料库或者词典，例如“人民日报语料库”或者《现代汉语大词典》。
中文分词有以下两类方法：
（1）机械匹配的方法：例如正向最大长度匹配（Forward Maximum Match）的方法和逆向最大长度匹配（Reverse Maximum Matching）的方法。
（2）统计的方法：例如概率语言模型分词方法和最大熵的分词方法等。
正向最大长度品牌的分词方法实现起来很简单。每次从词典中查找和待匹配串前缀最长匹配的词，如果找到匹配词，则把这个词作为切分词，待匹配串减去该词；如果词典中没有词与其匹配，则按单字切分。例如：Trie树结构的词典中包括如下的词语：大大学大学生活动生活中中心心
为了形成平衡的Trie树，把词先排序，结果为：
中中心大大学大学生心活动生活
按平衡方式生成的词典Trie树如下图所示，其中，粗黑显示的节点可以作为匹配终止节点：
图5 三叉树
输入“大学生活动中心”，首先匹配出“大学生”，然后匹配出“活动”，最后匹配出“中心”，切分过程如下表所示：
最后分词结果为“大学生/活动/中心”。
在最大长度匹配的分词方法中，需要用到从指定字符串返回指定位置的最长匹配词的方法。例如：当输入串是“大学生活动中心”，则返回“大学生”这个词，而不是返回“大”或者“大学”。
四、中文分词流程与结构
中文分词总体流程与结构如下图所示：
图6 中文分词结构图
简化版的中文分词切分过程说明如下：
（1）生成全切分词图：根据基本词库对句子进行全切分，并且生成一个邻接链表表示的词图。
（2）计算最佳切分路径：在这个词图的基础上，运用动态规划算法生成切分最佳路径。
（3）词性标注：可以采用HMM方法进行词性标注。
（4）未登录词识别：应用规则识别未登录词。
（5）按需要的格式输出结果。
复杂版本的中文分词切分过程说明如下：
（1）对输入字符串切分成句子：对一段文本进行切分，依次从这段文本中切分出一个句子，然后对这个句子再进行切分。
（2）原子切分：对于一个句子的切分，首先是通过原子切分，将整个句子切分成一个个的原子单元（即不可再切分的形式，例如ATM这样的英文单词可以看成不可再切分的）。
（3）生成全切分词图：根据基本词库对句子进行全切分，并且生成一个邻接链表表示的词图。
（4）计算最佳切分路径：在这个词图的基础上，运用动态规划算法生成切分最佳路径。
（5）未登录词识别：进行中国人名、外国人名、地名、机构名等未登录名词的识别。
（6）重新计算最佳切分路径。
（7）词性标注：可以采用HMM方法或最大熵方法等进行词性标注。
（8）根据规则调整切分结果：根据每个分词的词形以及词性进行简单地规则处理，如日期分词的合并。
（9）按需要的格式输出结果：例如输出成Lucene需要的格式。
五、形成切分词图
为了消除分词中的歧异，提高切分准确度，需要找出一句话所有可能的词，生成全切分词图。
如果待切分的字符串有m个字符，考虑每个字符左边和右边的位置，则有m+1个点对应，点的编号从0到m。把候选词看成边，可以根据词典生成一个切分词图。切分词图是一个有向正权重的图。“有意见分歧”这句话的切分词图如下图所示：
图7 中文分词切分路径
在“有意见分歧”的切分词图中：“有”这条边的起点是0，终点是1；“有意”这条边的起点是0，终点是2，以次类推。切分方案就是从源点0到终点5之间的路径，共存在两条切分路径：
路径1:0——1——3——5 对应切分方案S1：有/ 意见/ 分歧/
路径2:0——2——3——5 对应切分方案S2：有意/ 见/ 分歧/
切分词图中的边都是词典中的词，边的起点和终点分别是词的开始和结束位置。
邻接表表示的切分词图由一个链表表示的数组组成。首先需要实现一个单向链表，为了方便动态规划的方法计算最佳前驱词，在此单向链表的基础上形成逆向邻接表，然后从词典中形成以某个字符串的前缀开始的词集合，比如以”中华人民共和国成立了“这个字符串前缀开始的词集合是”中“、”中华“、”中华人民共和国“，一共三个词。在匹配的过程中，需要对英文和数字等进行特殊处理。
六、概率语言模型的分词方法
从统计思想的角度来看，分词问题的输入是一个字串C=C1,C2,...,C n，输出是一个词串S=W1,W2,...,W m，其中m<=n。对于一个特定的字符串C，会有多个切分方案S对应，分词的
任务就是在这些S中找出概率最大的一个切分方案，也就是对输入字符串切分出最有可能的词序列。
概率语言模型分词的任务是：在全切分所得的所有结果中求某个切分方案S，使得P(S)最大。那么，如何来表示P(S)呢？为了容易实现，假设每个词之间的概率是上下文无关的，则：
P(S) = P(W1,W2,...,W m) ~= P(W1)xP(W2)x...xP(W m)
P(S)一般是通过很多小数值的连乘积算出来的，对于不同的S，m的值是不一样的，一般来说m越大，P(S)会越小，即分出的词越多，概率越小。
这个计算P(S)的公式也叫做基于一元概率语言模型的计算公式，这种分词方法简称一元分词。它综合考虑了切分出的词数和词频。一般来说，词数少，词频高的切分方案概率更高。考虑一种特殊的情况，所有词的出现概率相同，则一元分词退化成最小词切分方法。
计算任意一个词出现的概率如下：
P(W i) = W i在语料库中的出现词数n/语料库中的总词数N
因此，logP(W i) = log(Freq w) - logN
如果词概率的对数值事前已经算出来了，则结果直接用加法就可以得到logP(S)，而加法比乘法速度更快。
从另外一个角度来看，计算最大概率等于求切分词图的最短路径。但是这里不采用Dijkstra算法，而采用动态规划的方法求解最短路径。
七、N元分词方法
为了切分更准确，要考虑一个词所处的上下文。例如：“上海银行间的拆借利率上升”。因为“银行”后面出现了“间”这个词，所以把“上海银行”分成“上海”和“银行”两个词。
一元分词假设前后两个词的出现概率是相互独立的，但实际不太可能。比如，沙县小吃附件经常有桂林米粉，所以这两个词是正相关。但是很少会有人把“沙县小吃”和“星巴克”相提并论。【羡慕】【嫉妒】【恨】这三个词有时候会连续出现。切分出来的词序列越通顺，越有可能是正确的切分方案。N元模型主要主要用来衡量词序列搭配的合理性。
八、新词发现
词典中没有的，但是结合紧密的字或词有可能组成一个新词，比如：“水立方”如果不在词典中，可能会切分成两个词“水”和“立方”，如果在一篇文档中“水” 和“立方”结合紧密，则“水立方”可能是一个新词。可以用信息熵来度量两个词的结合紧密程度。信息熵的一般公式是：
I(X,Y) = log2P(X,Y)/P(X)P(Y)
如果X和Y的出现互相独立，则P(X,Y)的值和P(X)P(Y)的值相等，I(X,Y)为0.如果X和Y 密切相关，P(X,Y)将比P(X)P(Y)大很多，I(X,Y)值也就远大于0。如果X和Y几乎不会相邻出现，而它们各自出现的概率又比较大，那么I(X,Y)将取负值，这时候X和Y负相关。
此外，可以用Web信息挖掘的方法辅助发现新词：网页锚点上的文字可能是新词，例如“美甲”。可以考虑先对文档集合聚类，然后从聚合出来的相关文档中挖掘新词。
九、未登录词识别
在分词时即时发现词表中没有的词叫做未登录词识别。未登录词在英文中叫做Out Of Vocabulary（简称OOV）词。常见的未登录词包括人名、地名、机构名。可以通过匹配规则来识别未登录词，可以用二元模型或三元模型来整合未登录词本身的概率和未登录词所在的上下文这两种信息。
十、词性标注
词性用来描述一个词在上下文中的作用，相同的词在不同的上下文中会有不同的词性，比如：“中国开始对计划经济体制进行改革”和“医药卫生改革中经济问题”，“改革”一词，前
者是动词，后者是名词，给词准确滴标注词性并不容易。
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM）和基于转换的学习方法（Transformation Based Learning, TBL）是两种常用的词性标注方法。这两种方法都整合了频率和上下文两方面的特征来取得好的标注结果。具体来说，隐马尔科夫模型同时考虑到了词的生成概率和词性之间的转移概率。基于转换的学习方法先把每个词标注上最可能的词性，然后通过转换规则修正错误的标注，提高标注精度。
十一、平滑算法
语料是有限的，不可能覆盖所有的词汇。由于训练模型的语料库规模有限且类型不同，许多合理的搭配关系在语料库中不一定出现，因此会造成模型出现数据稀疏现象。数据稀疏在统计自然语言处理中的一个表现就是零概率问题。
有各种平滑算法来解决零概率问题。平滑有黑盒方法和白盒方法两种。黑盒平滑方法把一个项目作为不可分割的整体，而白盒平滑方法把一个项目作为可拆分的，可用于N元模型。加法平滑算法是最简单的一种平滑。
搜索引擎基本工作原理
搜索引擎基本工作原理 目录 1工作原理 2搜索引擎 3目录索引 4百度谷歌 5优化核心 6SEO优化 ?网站url ? title信息 ? meta信息 ?图片alt ? flash信息 ? frame框架 1工作原理 搜索引擎的基本工作原理包括如下三个过程：首先在互联网中发现、搜集网页信息；同时对信息进行提取和组织建立索引库；再由检索器根据用户输入的查询关键字，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，并将查询结果返回给用户。 1、抓取网页。每个独立的搜索引擎都有自己的网页抓取程序爬虫（spider）。爬虫Spider顺着网页中的超链接，从这个网站爬到另一个网站，通过超链接分析连续访问抓取更多网页。被抓取的网页被称之为网页快照。由于互联网中超链接的应用很普遍，理论上，从一定范围的网页出发，就能搜集到绝大多数的网页。 2、处理网页。搜索引擎抓到网页后，还要做大量的预处理工作，才能提供检索服务。其中，最重要的就是提取关键词，建立索引库和索引。其他还包括去除重
复网页、分词（中文）、判断网页类型、分析超链接、计算网页的重要度/丰富度等。 3、提供检索服务。用户输入关键词进行检索，搜索引擎从索引数据库中找到匹配该关键词的网页；为了用户便于判断，除了网页标题和URL外，还会提供一段来自网页的摘要以及其他信息。 搜索引擎基本工作原理 2搜索引擎 在搜索引擎分类部分我们提到过全文搜索引擎从网站提取信息建立网页数据库 的概念。搜索引擎的自动信息搜集功能分两种。一种是定期搜索，即每隔一段时间（比如Google一般是28天），搜索引擎主动派出“蜘蛛”程序，对一定IP 地址范围内的互联网站进行检索，一旦发现新的网站，它会自动提取网站的信息和网址加入自己的数据库。 另一种是提交网站搜索，即网站拥有者主动向搜索引擎提交网址，它在一定时间内（2天到数月不等）定向向你的网站派出“蜘蛛”程序，扫描你的网站并将有关信息存入数据库，以备用户查询。由于搜索引擎索引规则发生了很大变化，主动提交网址并不保证你的网站能进入搜索引擎数据库，因此目前最好的办法是多获得一些外部链接，让搜索引擎有更多机会找到你并自动将你的网站收录。 当用户以关键词查找信息时，搜索引擎会在数据库中进行搜寻，如果找到与用户要求内容相符的网站，便采用特殊的算法——通常根据网页中关键词的匹配程度，
中文分词切词超详细分析
前面我们讲个搜索引擎如何搜集网页,今天说下第二个过程网页预处理,其中中文分词就显得尤其重要,下面就详细讲解一下搜索引擎是怎么进行网页预处理的: 网页预处理的第一步就是为原始网页建立索引，有了索引就可以为搜索引擎提供网页快照功能;接下来针对索引网页库进行网页切分，将每一篇网页转化为一组词的集合;最后将网页到索引词的映射转化为索引词到网页的映射，形成倒排文件(包括倒排表和索引词表)，同时将网页中包含的不重复的索引词汇聚成索引词表。如下图所示: 一个原始网页库由若干个记录组成，每个记录包括记录头部信息(HEAD)和数据(DATA)，每个数据由网页头信息(header)，网页内容信息(content)组成。索引网页库的任务就是完成给定一个URL，在原始网页库中定位到该URL所指向的记录。 如下图所示:
对索引网页库信息进行预处理包括网页分析和建立倒排文件索引两个部分。中文自动分词是网页分析的前提。文档由被称作特征项的索引词(词或者字)组成，网页分析是将一个文档表示为特征项的过程。在对中文文本进行自动分析前，先将整句切割成小的词汇单元，即中文分词(或中文切词)。切词软件中使用的基本词典包括词条及其对应词频。 自动分词的基本方法有两种：基于字符串匹配的分词方法和基于统计的分词方法。 1) 基于字符串匹配的分词方法 这种方法又称为机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个充分大的词典中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功(识别出一个词)。 按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配;按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最大或最长匹配，和最小或最短匹配;按照是否与词性标注过程相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的几种机械分词方法如下：
搜索引擎基本工作原理
搜索引擎基本原理 一．全文搜索引擎 在搜索引擎分类部分我们提到过全文搜索引擎从网站提取信息建立网页数据库的概念。搜索引擎的自动信息搜集功能分两种。一种是定期搜索，即每隔一段时间（比如Google一般是28天），搜索引擎主动派出“蜘蛛”程序，对一定IP地址范围内的互联网站进行检索，一旦发现新的网站，它会自动提取网站的信息和网址加入自己的数据库。 另一种是提交网站搜索，即网站拥有者主动向搜索引擎提交网址，它在一定时间内（2天到数月不等）定向向你的网站派出“蜘蛛”程序，扫描你的网站并将有关信息存入数据库，以备用户查询。由于近年来搜索引擎索引规则发生了很大变化，主动提交网址并不保证你的网站能进入搜索引擎数据库，因此目前最好的办法是多获得一些外部链接，让搜索引擎有更多机会找到你并自动将你的网站收录。 当用户以关键词查找信息时，搜索引擎会在数据库中进行搜寻，如果找到与用户要求内容相符的网站，便采用特殊的算法——通常根据网页中关键词的匹配程度，出现的位置/频次，链接质量等——计算出各网页的相关度及排名等级，然后根据关联度高低，按顺序将这些网页链接返回给用户。 二．目录索引 与全文搜索引擎相比，目录索引有许多不同之处。 首先，搜索引擎属于自动网站检索，而目录索引则完全依赖手工操作。用户提交网站后，目录编辑人员会亲自浏览你的网站，然后根据一套自定的评判标准甚至编辑人员的主观印象，决定是否接纳你的网站。 其次，搜索引擎收录网站时，只要网站本身没有违反有关的规则，一般都能登录成功。而目录索引对网站的要求则高得多，有时即使登录多次也不一定成功。
尤其象Yahoo!这样的超级索引，登录更是困难。（由于登录Yahoo!的难度最大，而它又是商家网络营销必争之地，所以我们会在后面用专门的篇幅介绍登录Yahoo雅虎的技巧） 此外，在登录搜索引擎时，我们一般不用考虑网站的分类问题，而登录目录索引时则必须将网站放在一个最合适的目录（Directory）。 最后，搜索引擎中各网站的有关信息都是从用户网页中自动提取的，所以用户的角度看，我们拥有更多的自主权；而目录索引则要求必须手工另外填写网站信息，而且还有各种各样的限制。更有甚者，如果工作人员认为你提交网站的目录、网站信息不合适，他可以随时对其进行调整，当然事先是不会和你商量的。 目录索引，顾名思义就是将网站分门别类地存放在相应的目录中，因此用户在查询信息时，可选择关键词搜索，也可按分类目录逐层查找。如以关键词搜索，返回的结果跟搜索引擎一样，也是根据信息关联程度排列网站，只不过其中人为因素要多一些。如果按分层目录查找，某一目录中网站的排名则是由标题字母的先后顺序决定（也有例外）。 目前，搜索引擎与目录索引有相互融合渗透的趋势。原来一些纯粹的全文搜索引擎现在也提供目录搜索，如Google就借用Open Directory目录提供分类查询。而象 Yahoo! 这些老牌目录索引则通过与Google等搜索引擎合作扩大搜索范围。在默认搜索模式下，一些目录类搜索引擎首先返回的是自己目录中匹配的网站，如国内搜狐、新浪、网易等；而另外一些则默认的是网页搜索，如Yahoo。
百度中文分词技巧
百度中文分词技巧 什么是中文分词？我们都知道，英文句子都是由一个一个单词按空格分开组成，所以在分词方面就方便多了，但我们中文是一个一个汉字连接而成，所以相对来说是比较复杂的。中文分词指的是将一个汉语句子切分成一个一个单独的词，按照一定的规则重新组合成词序列的过程。这个也称做“中文切词”。 分词对于搜索引擎有着很大的作用，是文本挖掘的基础，可以帮助程序自动识别语句的含义，以达到搜索结果的高度匹配，分词的质量直接影响了搜索结果的精确度。目前搜索引擎分词的方法主要通过字典匹配和统计学两种方法。 一、基于字典匹配的分词方法 这种方法首先得有一个超大的字典，也就是分词索引库，然后按照一定的规则将待分词的字符串与分词库中的词进行匹配，若找到某个词语，则匹配成功，这种匹配有分以下四种方式： 1、正向最大匹配法（由左到右的方向）； 2、逆向最大匹配法（由右到左的方向）； 3、最少切分（使每一句中切出的词数最小）； 4、双向最大匹配法（进行由左到右、由右到左两次扫描） 通常，搜索引擎会采用多种方式组合使用。但这种方式也同样给搜索引擎带来了难道，比如对于歧义的处理（关键是我们汉语的博大精深啊），为了提高匹配的准确率，搜索引擎还会模拟人对句子的理解，达到识别词语的效果。基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分。在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息，当然我们的搜索引擎也在不断进步。 二、基于统计的分词方法 虽然分词字典解决了很多问题，但还是远远不够的，搜索引擎还要具备不断的发现新的词语的能力，通过计算词语相邻出现的概率来确定是否是一个单独的词语。所以，掌握的上下文越多，对句子的理解就越准确，分词也越精确。举个例子说，“搜索引擎优化”，在字典中匹配出来可能是：搜索/引擎/优化、搜/索引/擎/优化，但经过后期的概率计算，发现“搜索引擎优化”在上下文相邻出现的次数非常多，那么基于统计就会将这个词语也加入进分词索引库。关于这点我在《关于电商与圈的分词测试》就是同样的一个例子。 中文分词的应用分词准确性对搜索引擎来说十分重要，但如果分词速度太慢，即使准确性再高，对于搜索引擎来说也是不可用的，因为搜索引擎需要处理数以亿计的网页，如果分词耗用的时间过长，会严重影响搜索引擎内容更新的速度。因此对于搜索引擎来说，分词的准确性和速度，二者都需要达到很高的要求。 参考文档及网站: https://www.sodocs.net/doc/f87903979.html, https://www.sodocs.net/doc/f87903979.html, https://www.sodocs.net/doc/f87903979.html, https://www.sodocs.net/doc/f87903979.html,
百度搜索引擎工作原理
以及其他信息。 搜索引擎基本工作原理
与全文搜索引擎相比，目录索引有许多不同之处。 首先，搜索引擎属于自动网站检索，而目录索引则完全依赖手工操作。用户提交网站后，目录编辑人员会亲自浏览你的网站，然后根据一套自定的评判标准甚至编辑人员的主观印象，决定是否接纳你的网站。 其次，搜索引擎收录网站时，只要网站本身没有违反有关的规则，一般都能登录成功。而目录索引对网站的要求则高得多，有时即使登录多次也不一定成功。尤其象Yahoo!这样的超级索引，登录更是困难。 此外，在登录搜索引擎时，我们一般不用考虑网站的分类问题，而登录目录索引时则必须将网站放在一个最合适的目录（Directory）。 最后，搜索引擎中各网站的有关信息都是从用户网页中自动提取的，所以用户的角度看，我们拥有更多的自主权；而目录索引则要求必须手工另外填写网站信息，而且还有各种各样的限制。更有甚者，如果工作人员认为你提交网站的目录、网站信息不合适，他可以随时对其进行调整，当然事先是不会和你商量的。 目录索引，顾名思义就是将网站分门别类地存放在相应的目录中，因此用户在查询信息时，可选择关键词搜索，也可按分类目录逐层查找。如以关键词搜索，返回的结果跟搜索引擎一样，也是根据信息关联程度排列网站，只不过其中人为因素要多一些。如果按分层目录查找，某一目录中网站的排名则是由标题字母的先后顺序决定（也有例外）。 目前，搜索引擎与目录索引有相互融合渗透的趋势。原来一些纯粹的全文搜索引擎现在也提供目录搜索，如Google就借用Open Directory目录提供分类查询。而象Yahoo! 这些老牌目录索引则通过与Google等搜索引擎合作扩大搜索范围（注），在默认搜索模式下，一些目录类搜索引擎首先返回的是自己目录中匹配的网站，如国内搜狐、新浪、网易等；而另外一些则默认的是网页搜索，如Yahoo。 新竞争力通过对搜索引擎营销的规律深入研究认为：搜索引擎推广是基于网站内容的推广——这就是搜索引擎营销的核心思想。这句话说起来很简单，如果仔细分析会发现，这句话的确包含了搜索引擎推广的一般规律。本文作者在“网站推广策略之内容推广思想漫谈”一文中提出一个观点：“网站内容不仅是大型ICP网站的生命源泉，对于企业网站网络营销的效果同样是至关重要的”。因为网站内容本身也是一种有效的网站推广手段，只是这种推广需要借助于搜索引擎这个信息检索工具，因此网站内容推广策略实际上也就是搜索引擎推广策略的具体应用。 百度谷歌 编辑 查询处理以及分词技术 随着搜索经济的崛起，人们开始越加关注全球各大搜索引擎的性能、技术和日流量。作为企业，会根据搜索引擎的知名度以及日流量来选择是否要投放广告等；作为普通网民，会根据搜索引擎的性能和技术来选择自己喜欢的引擎查找资料；作为技术人员，会把有代表性的搜索引擎作为研究对象。搜索引擎经济的崛起，又一次向人们证明了网络所蕴藏的巨大商机。网络离开了搜索将只剩下空洞杂乱的数据，以及大量等待去费力挖掘的金矿。
搜索引擎工作的基础流程与原理
参数，然后对相应站点进行抓取。 在这里，我要说明一下，就是针对百度来说，site的数值并非是蜘蛛已抓取你页面的数值。比 如site:https://www.sodocs.net/doc/f87903979.html,，所得出的数值并不是大家常说的百度收录数值，想查询具体的百度收录量应该在百度提供的站长工具里查询索引数量。那么site是什么？这个我会在今后的文章中为大家讲解。 那么蜘蛛如何发现新链接呢？其依靠的就是超链接。我们可以把所有的互联网看成一个有向集合的聚集体，蜘蛛由起始的URL集合A沿着网页中超链接开始不停的发现新页面。在这个过程中，每发现新的URL都会与集合A中已存的进行比对，若是新的URL，则加入集合A中，若是已在集合A中存在，则丢弃掉。蜘蛛对一个站点的遍历抓取策略分为两种，一种是深度优先，另一种就是宽度优先。但是如果是百度这类商业搜索引擎，其遍历策略则可能是某种更加复杂的规则，例如涉及到域名本身的权重系数、涉及到百度本身服务器矩阵分布等。 二.预处理。 预处理是搜索引擎最复杂的部分，基本上大部分排名算法都是在预处理这个环节生效。那么搜索引擎在预处理这个环节，针对数据主要进行以下几步处理： 1.提取关键词。 蜘蛛抓取到的页面与我们在浏览器中查看的源码是一样的，通常代码杂乱无章，而且其中还有很多与页面主要内容是无关的。由此，搜索引擎需要做三件事情：代码去噪。去除掉网页中所有的代码，仅剩下文本文字。②去除非正文关键词。例如页面上的导航栏以及其它不同页面共享的公共区域的关键词。③去除停用词。停用词是指没有具体意义的词汇，例如“的”“在”等。 当搜索引擎得到这篇网页的关键词后，会用自身的分词系统，将此文分成一个分词列表，然后储存在数据库中，并与此文的URL进行一一对应。下面我举例说明。 假如蜘蛛爬取的页面的URL是https://www.sodocs.net/doc/f87903979.html,/2.html，而搜索引擎在此页面经过上述操作后提取到的关键词集合为p，且p是由关键词p1,p2,……,pn组成，则在百度数据库中，其相互间的关系是一一对应，如下图。
中文分词技术
一、为什么要进行中文分词？ 词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分，英文单词之间是以空格作为自然分界符的，而汉语是以字为基本的书写单位，词语之间没有明显的区分标记，因此，中文词语分析是中文信息处理的基础与关键。 Lucene中对中文的处理是基于自动切分的单字切分，或者二元切分。除此之外，还有最大切分（包括向前、向后、以及前后相结合）、最少切分、全切分等等。 二、中文分词技术的分类 我们讨论的分词算法可分为三大类：基于字典、词库匹配的分词方法；基于词频度统计的分词方法和基于知识理解的分词方法。 第一类方法应用词典匹配、汉语词法或其它汉语语言知识进行分词，如：最大匹配法、最小分词方法等。这类方法简单、分词效率较高,但汉语语言现象复杂丰富，词典的完备性、规则的一致性等问题使其难以适应开放的大规模文本的分词处理。第二类基于统计的分词方法则基于字和词的统计信息，如把相邻字间的信息、词频及相应的共现信息等应用于分词，由于这些信息是通过调查真实语料而取得的，因而基于统计的分词方法具有较好的实用性。 下面简要介绍几种常用方法: 1）．逐词遍历法。 逐词遍历法将词典中的所有词按由长到短的顺序在文章中逐字搜索,直至文章结束。也就是说,不管文章有多短,词典有多大,都要将词典遍历一遍。这种方法效率比较低，大一点的系统一般都不使用。 2）．基于字典、词库匹配的分词方法（机械分词法） 这种方法按照一定策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功。识别出一个词，根据扫描方向的不同分为正向匹配和逆向匹配。根据不同长度优先匹配的情况，分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配。根据与词性标注过程是否相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的方法如下： （一）最大正向匹配法 (ＭａｘｉｍｕｍＭａｔｃｈｉｎｇＭｅｔｈｏｄ)通常简称为ＭＭ法。其基本思想为：假定分词词典中的最长词有i个汉字字符，则用被处理文档的当前字串中的前i个字作为匹配字段，查找字典。若字典中存在这样的一个i字词，则匹配成功，匹配字段被作为一个词切分出来。如果词典中找不到这样的一个i字词，则匹配失败，将匹配字段中的最后一个字去掉，对剩下的字串重新进行匹配处理……如此进行下去，直到匹配成功，即切分出一个词或剩余字串的长度为零为止。这样就完成了一轮匹配，然后取下一个i字字串进行匹配处理，直到文档被扫描完为止。
中文分词方法
分词算法设计中的几个基本原则： 1、颗粒度越大越好：用于进行语义分析的文本分词，要求分词结果的颗粒度越大，即单词的字数越多，所能表示的含义越确切，如：“公安局长”可以分为“公安局长”、“公安局长”、“公安局长”都算对，但是要用于语义分析，则“公安局长”的分词结果最好（当然前提是所使用的词典中有这个词） 2、切分结果中非词典词越少越好，单字字典词数越少越好，这里的“非词典词”就是不包含在词典中的单字，而“单字字典词”指的是可以独立运用的单字，如“的”、“了”、“和”、“你”、“我”、“他”。例如：“技术和服务”，可以分为“技术和服务”以及“技术和服务”，但“务”字无法独立成词（即词典中没有），但“和”字可以单独成词（词典中要包含），因此“技术和服务”有1个非词典词，而“技术和服务”有0个非词典词，因此选用后者。 3、总体词数越少越好，在相同字数的情况下，总词数越少，说明语义单元越少，那么相对的单个语义单元的权重会越大，因此准确性会越高。 下面详细说说正向最大匹配法、逆向最大匹配法和双向最大匹配法具体是如何进行的： 先说说什么是最大匹配法：最大匹配是指以词典为依据，取词典中最长单词为第一个次取字数量的扫描串，在词典中进行扫描（为提升扫描效率，还可以跟据字数多少设计多个字典，然后根据字数分别从不同字典中进行扫描）。例如：词典中最长词为“中华人民共和国”共7个汉字，则最大匹配起始字数为7个汉字。然后逐字递减，在对应的词典中进行查找。 下面以“我们在野生动物园玩”详细说明一下这几种匹配方法： 1、正向最大匹配法： 正向即从前往后取词，从7->1，每次减一个字，直到词典命中或剩下1个单字。 第1次：“我们在野生动物”，扫描7字词典，无
搜索引擎分类及工作原理
搜索引擎的分类及工作原理 姓名:XXX 班级:XXX 摘要：这篇论文是关于搜索引擎的分类及原理的分析。在浩瀚的网络资源中，搜索引擎（Search Engine）是一种网上信息检索工具，它能帮助用户迅速而全面地找到所需要的信息。它是一个集中了千千万万个站点的地方,主要功能是给人们搜索这些站点。它还会分门别类的把一些好的站点列出来，以方便人们查找资料，有了搜索引擎你就能很容易的找到你想要的内容或站点，因此掌握好使用搜索引擎对于任何上网的用户至关重要。一个好的搜索引擎，不仅数据库容量要大，更新频率、检索速度要快，支持对多语言的搜索，而且随着数据库容量的不断膨胀，还要能从庞大的资料库中精确地找到正确的资料。 关键词：搜索引擎工作原理分类蜘蛛搜集网站 1.前言 获得网站网页资料，能够建立数据库并提供查询的系统，我们都可以把它叫做搜索引擎。搜索引擎并不真正搜索互联网，它搜索的实际上是预先整理好的网页索引数据库。真正意义上的搜索引擎，通常指的是收集了因特网上几千万到几十亿个网页并对网页中的每一个词（即关键词）进行索引，建立索引数据库的全文搜索引擎。 当用户查找某个关键词的时候，所有在页面内容中包含了该关键词的网页都将作为搜索结果被搜出来。在经过复杂的算法进行排序后，这些结果将按照与搜索关键词的相关度高低，依次排列。 2.搜索引擎分类 搜索引擎按其工作方式主要可分为三种，分别是全文搜索引擎（Full Text Search Engine）、目录索引类搜索引擎（Search Index/Directory）和元搜索引擎（Meta Search Engine）。 2.1全文搜索引擎 全文搜索引擎是从网站提取信息建立网页数据库。搜索引擎的自动信息搜集功能分两种。一种是定期搜索，即每隔一段时间搜索引擎主动派出“蜘蛛”程
搜索引擎工作原理
一、搜索引擎引题 搜索引擎是什么？ 这里有个概念需要提一下。信息检索(Information Retrieval 简称IR) 和搜索(Search) 是有区别的，信息检索是一门学科，研究信息的获取、表示、存储、组织和访问，而搜索只是信息检索的一个分支，其他的如问答系统、信息抽取、信息过滤也可以是信息检索。 本文要讲的搜索引擎，是通常意义上的全文搜索引擎、垂直搜索引擎的普遍原理，比如Google、Baidu，天猫搜索商品、口碑搜索美食、飞猪搜索酒店等。 Lucene 是非常出名且高效的全文检索工具包，ES 和Solr 底层都是使用的Lucene，本文的大部分原理和算法都会以Lucene 来举例介绍。 为什么需要搜索引擎？ 看一个实际的例子：如何从一个亿级数据的商品表里，寻找名字含“秋裤”的商品。 使用SQL Like select * from item where name like '%秋裤%' 如上，大家第一能想到的实现是用like，但这无法使用上索引，会在大量数据集上做一次遍历操作，查询会非常的慢。有没有更简单的方法呢，可能会说能不能加个秋裤的分类或者标签，很好，那如果新增一个商品品类怎么办呢？要加无数个分类和标签吗？如何能更简单高效的处理全文检索呢？
使用搜索引擎 答案是搜索，会事先build 一个倒排索引，通过词法语法分析、分词、构建词典、构建倒排表、压缩优化等操作构建一个索引，查询时通过词典能快速拿到结果。这既能解决全文检索的问题，又能解决了SQL查询速度慢的问题。 那么，淘宝是如何在1毫秒从上亿个商品找到上千种秋裤的呢，谷歌如何在1毫秒从万亿个网页中找寻到与你关键字匹配的几十万个网页，如此大的数据量是怎么做到毫秒返回的。 二、搜索引擎是怎么做的？ Part1. 分词 分词就是对一段文本，通过规则或者算法分出多个词，每个词作为搜索的最细粒度一个个单字或者单词。只有分词后有这个词，搜索才能搜到，分词的正确性非常重要。分词粒度太大，搜索召回率就会偏低，分词粒度太小，准确率就会降低。如何恰到好处的分词，是搜索引擎需要做的第一步。 正确性&粒度 分词正确性 “他说的确实在理”，这句话如何分词？ “他-说-的确-实在-理”[错误语义] “他-说-的-确实-在理”[正确语义] 分词的粒度 “中华人民共和国宪法”，这句话如何分词？
搜索引擎中文分词原理与实现
搜索引擎中文分词原理与实现 因为中文文本中，词和词之间不像英文一样存在边界，所以中文分词是一个专业处理中文信息的搜索引擎首先面对的问题，需要靠程序来切分出词。 一、Lucene中的中文分词 Lucene在中处理中文的常用方法有三种，以“咬死猎人的狗”为例说明之：单字：【咬】【死】【猎】【人】【的】【狗】 二元覆盖：【咬死】【死猎】【猎人】【人的】【的狗】 分词：【咬】【死】【猎人】【的】【狗】 Lucene中的StandardTokenizer采用单子分词方式，CJKTokenizer采用二元覆盖方式。1、Lucene切分原理 Lucene中负责语言处理的部分在org.apache.lucene.analysis包，其中，TokenStream类用来进行基本的分词工作，Analyzer类是TokenStream的包装类，负责整个解析工作，Analyzer 类接收整段文本，解析出有意义的词语。 通常不需要直接调用分词的处理类analysis，而是由Lucene内存内部来调用，其中：（1）在索引阶段，调用addDocument（doc）时，Lucene内部使用Analyzer来处理每个需要索引的列，具体如下图： 图1 Lucene对索引文本的处理 IndexWriter index = new IndexWriter(indexDirectory, new CnAnalyzer(), //用于支持分词的分析器 !incremental, IndexWriter.MaxFieldLength.UNLIMITED); （2）在搜索阶段，调用QueryParser.parse（queryText）来解析查询串时，QueryParser 会调用Analyzer来拆分查询字符串，但是对于通配符等查询不会调用Analyzer。 Analyzer analyzer = new CnAnalyzer(); //支持中文的分词 QueryParser parser = new QueryParser(Version.LUCENE_CURRENT, "title", analyzer); 因为在索引和搜索阶段都调用了分词过程，索引和搜索的切分处理要尽量一致，所以分词效果改变后需要重建索引。 为了测试Lucene的切分效果，下面是直接调用Analysis的例子： Analyzer analyzer = new CnAnalyzer(); //创建一个中文分析器 TokenStream ts = analyzer.tokenStream("myfield", new StringReader("待切分文本")); //取得Token流 while (ts.incrementToken()) { //取得下一个词
搜索引擎的工作流程
搜索引擎三段式工作流程总结 搜索引擎要处理的问题就是，在一个可以接受的时间内返回一个和该用户查询匹配的网页信息列表，这个列表包括三部分：标题，URL，描述或摘要。 现代的大规模搜索引擎一般采用三段式的工作流程，即：网页搜集、预处理、查询服务。 现在我对这三点简单的阐述下： 一、网页搜集 搜索引擎是通过爬虫去搜集互联网中的网页，放入数据库，但是这不可能是用户提交查询的时候才去抓取，而是预先就搜集好一批网页，可以把WEB上的网页集合看成是一个有向图，搜集过程从给定起始URL集合S开始，沿着这些网页中的链接，按照先深或先宽某种策略遍历，不停的从S中移除URL，下载相应的网页，解析出网页中的超链接URL，看是否已经访问过，或者有未访问过的那些URL加入集合S。我们这里可以是定期搜集，增量搜集，或者是用户自主提交的方式进行爬取。并且对这批网页进行维护。这种维护，是为了能及时发现网页的新特征，搜集新的网页，改变过的网页，或者已经不存在的网页。 二、预处理 预处理主要包括四个方面：关键词的提取、镜像网页或转载网页的消除、链接分析和网页重要程度的计算 1.关键词的提取 作为预处理阶段的一个基本任务，就是要提取出网页源文件的内容部分包括的关键词。对于中文来说，就是根据一个词典，用一个所谓的“切词软件”，从网页文字中切除词典所包含的词语来，在那之后，一篇网页主要是由一组词来代表，p={a,b,c,……d}.一般来讲，我们会得到很多词，同一个词可能在一篇网页中出现多次。然后我们要去掉”停用词“，例如”的，在，是”这一类的词语。再加以对这些词的词频(TF)和文档频率(DF)之类的计算统计，从而指示出词语在一篇文档中的相对重要性和某种内容的相关性。 2.镜像或者转载网页的消除 在WEB上，存在着大量的重复信息，这种信息对于搜索引擎来说可能是负面的，因为需要消耗机器时间和带宽资源，并且无意义的消耗了计算机显示屏资源，也可以带来用户的抱怨，这么多重复，给我一个就够了。所以搜索引擎对于消除这些重复信息也是预处理中一个很重要的任务。 3.链接分析 搜索引擎除了对内容进行分析外，并且最重要的还需要对链接进行分析，链接信息不仅给出了网页之间的关系，而且还对判断网页的内容起到很重要的作用。网页中的内部链接和外部链接对网站的排序起到了很大的影响。 4.网页重要程度的计算 搜索引擎返回给用户是一个和查询相关的结果列表，列表中的条目顺序是很重要的问
搜索引擎工作原理
搜索引擎工作原理 一、搜索引擎的分类 获得网站网页资料，能够建立数据库并提供查询的系统，我们都可以把它叫做搜索引擎。按照工作原理的不同，可以把它们分为两个基本类别：全文搜索引擎（FullText Search Engine）和分类目录Directory）。 全文搜索引擎的数据库是依靠一个叫"网络机器人（Spider）"或叫"网络蜘蛛（crawlers）"的软件，通过网络上的各种链接自动获取大量网页信息内容，并按以定的规则分析整理形成的。Google、百度都是比较典型的全文搜索引擎系统。 分类目录则是通过人工的方式收集整理网站资料形成数据库的，比如雅虎中国以及国内的搜狐、新浪、网易分类目录。另外，在网上的一些导航站点，也可以归属为原始的分类目录，比如"网址之家"。 全文搜索引擎和分类目录在使用上各有长短。全文搜索引擎因为依靠软件进行，所以数据库的容量非常庞大，但是，它的查询结果往往不够准确；分类目录依靠人工收集和整理网站，能够提供更为准确的查询结果，但收集的内容却非常有限。为了取长补短，现在的很多搜索引擎，都同时提供这两类查询，一般对全文搜索引擎的查询称为搜索"所有网站"或"全部网站"，比如Google的全文搜索；把对分类目录的查询称为搜索"分类目录"或搜索"分类网站"，比如新浪搜索和雅虎中国搜索。 在网上，对这两类搜索引擎进行整合，还产生了其它的搜索服务，在这里，我们权且也把它们称作搜索引擎，主要有这两类： ⒈元搜索引擎(META Search Engine)。这类搜索引擎一般都没有自己网络机器人及数据库，它们的搜索结果是通过调用、控制和优化其它多个独立搜索引擎的搜索结果并以统一的格式在同一界面集中显示。元搜索引擎虽没有"网络机器人"或"网络蜘蛛"，也无独立的索引数据库，但在检索请求提交、检索接口代理和检索结果显示等方面，均有自己研发的特色元搜索技术。比如"metaFisher元搜索引擎" ，它就调用和整合了Google、Yahoo、AlltheWeb、百度和OpenFind等多家搜索引擎的数据。 ⒉集成搜索引擎（All－in－One Search Page）。集成搜索引擎是通过网络技术，在一个网页上链接很多个独立搜索引擎，查询时，点选或指定搜索引擎，一次输入，多个搜索引擎同时查询，搜索结果由各搜索引擎分别以不同页面显示，比如"网际瑞士军刀"。 二、搜索引擎的工作原理 全文搜索引擎的"网络机器人"或"网络蜘蛛"是一种网络上的软件，它遍历Web空间，能够扫描一定IP地址范围内的网站，并沿着网络上的链接从一个网页到另一个网页，从一个网站到另一个网站采集网页资料。它为保证采集的资料最新，还会回访已抓取过的网页。网络机器人或网络蜘蛛采集的网页，还要有其它程序进行分析，根据一定的相关度算法进行大量的计算建立网页索引，才能添加到索引数据库中。我们平时看到的全文搜索引擎，实际上只是一个搜索引擎系统的检索界面，当你输入关键词进行查询时，搜索引擎会从庞大的数据库中找
搜索引擎工作原理
刚做网站不久，就接触到了收索引擎优化一词，第一次听说这个词还感觉挺陌生的，在我好奇心的驱使下，我接触到了SEO.既然初次接触，那么他的工作原理是什么呢？通过几天的 学习终于算是认识他了！下面我就结合我的学习经验谈谈收索引擎的工作原理！了解了原理之后才能更好地做SEO. 从某个角度来说，SEO工作人员优化网站就是要尽量减少收索引擎的工作量，降低收索引擎的工作难度，使搜索引擎能更轻松、快速地收录网站页面，更准确地提取页面内容。 搜索引擎的工作大致可以分成三个阶段： 1）爬行和抓取：收索引擎蜘蛛通过跟踪链接来访问网页，获得页面的HTML代码并存入地址库。 2）预处理：搜索引擎对抓取来的页面进行文字提取，中文分词，索引等处理，已被排名程序调用， 3）排名：当用户输入关键词后，排名程序调用索引库引擎，计算出相关性，然后按一定格式生成搜索结果的页面。 一：爬行和抓取 爬行和抓取是搜索引擎工作的第一步，完成数据收集的任务。 1．蜘蛛 搜索引擎用来爬行和访问页面的程序被称为蜘蛛（spider），也称为机器人（bot）。 搜索引擎蜘蛛访问网站页面时类似于普通用户使用的浏览器。蜘蛛程序发出页面访问请求后，服务器返回HTML代码，蜘蛛程序把收到的代码存入原始页面数据库。搜索引擎为了提高爬行和抓取速度，都使用多个蜘蛛并发分布爬行。 蜘蛛访问任何一个网站时，都会先访问网站根目录下的robots.txt文件。如果robots.txt文件禁止搜索引擎抓取某些文件或目录，蜘蛛将遵守协议，不抓取被禁止的网址。 2．跟踪链接 为了抓取网上尽量多的页面，搜索引擎蜘蛛会跟踪页面上的链接，从一个页面爬到下一个页面，就好像蜘蛛在蜘蛛网上爬行那样，这也就是搜索引擎蜘蛛这个名称的由来。 整个互联网是由相互链接的网站及页面组成的。从理论上说，蜘蛛从任何一个页面出发，顺着链接都可以爬行到网上的所有页面。当然，由于网站及页面链接结构异常复杂，蜘蛛需要采取一定的爬行策略才能遍历网上所有页面。
搜索引擎工作原理简介
一、搜索引擎工作的一个大概过程： 1.爬行和抓取 搜索引擎蜘蛛通过跟踪链接访问网页，获得页面HTML 代码存入数据库，抓取从左往右，从上往下 2.预处理 索引程序对抓取来的页面数据进行文字提取、中文分词、索引等处理，以备排名程序调用 3.排名 用户输入关键词后，排名程序调用索引库数据，计算相关性，然后按一定格式生成搜索结果页面 二、爬行和抓取 1.蜘蛛 概念：搜索引擎用来爬行和访问页面的程序被称为蜘蛛，也称为机器人 2.跟踪链接 最简单的爬行查看方式分为两种：深度优先和广度优先 （1）深度优先 （2）广度优先 A B1 B2 B3 A1 A2 A3 指的是蜘蛛沿着发现的链接一直向前爬行，直到前面再也没有其他链接，然后返回到第一个页面，沿着另一个链接再一直往前爬行。 图例解说：蜘蛛跟踪链接从A 页面爬行到A1、A2、A3到A3页面后，没有其它链接可以跟踪就返回A 页面，顺着页面上的另一链接，爬行到B1、B2、B3 A C1 B1 A1 A2 A3 A4 指蜘蛛在一个页面上发现多个链接时，不是顺着一个链接一直向前，而是把页面上所有第一层链接都爬一遍，然后再沿着第二层页面上的发现链接爬向第三层。 图例解说：蜘蛛从A 页面爬行到A1、B1、C1页面，直到A 页面上的所有链接都爬行完，然后从A1页面发现的下一层链接，爬行到A1、A2、A3
3.吸引蜘蛛 理论上蜘蛛可以爬行和抓取所有页面，但实际上不能、也不会这么做。既然不能抓取所有页面，它所要做的就是尽量抓取重要页面。影响页面重要性的因素有哪些呢？ ——网站和页面权重。质量高、资格老的网站被认为权重比较高，这种页面被爬行的深度也越深，内页被收录更多 ——页面更新度。经常更新的页面（高质量信息）蜘蛛抓取的也频繁 ——导入链接。页面的抓取要有导入链接，不然就会形成一种“孤岛效应”，无法访问。高质量的导入链接也经常使页面上的导出链接被爬行深度增加 ——与首页点击距离。离首页点击距离越近，页面权重越高，被蜘蛛爬行的机会也越大 4.地址库 为了避免重复爬行和抓取网址，搜索引擎会建立一个地址库，记录已经被发现还没有抓取的页面，以及已经被抓取的页面 5.爬行时的复制内容检测 检测并删除复制内容通常是在预处理过程中进行的，但现在蜘蛛在爬行和抓取文件时也会进行一定程度的复制内容检测。遇到权重很低的网站上大量转载或抄袭内容时，很可能不再继续爬行 三、预处理（简称索引，因为索引是它最主要的步骤） 1.提取文字 现在的搜索引擎还是以文字内容为基础。因此预处理要做的就是从HTML文件中去除标签、程序，提取出可以用于排名处理的网页文字内容，有时也会提取一些特殊包含文字信息的代码，比如Meta 标签中的文字、图片替代文字、Flash 文件的替代文字。链接锚文字等 2.中文分词 分词是中文搜索引擎特有的步骤。搜索引擎存储和处理页面及用户搜索都是以词为基础的。中文分词方法基本上有两种：基于词典匹配和基于统计 比如在百度搜索“搜索引擎优化”百度把“搜索引擎优化”当成一个词，而在Gooogle分切为“搜索、引擎、优化”三个词。所以，百度分切分得更为合理，Google分词时倾向于更为细碎。 3.去停止词 页面内容中经常都会有一些出现频率很高，却对内容没有任何影响的词，如“的、地、得”之类的助词，“啊、哈、呀”之类的感叹词，这些词被称为停止词，搜索引擎在索引页面之前会去掉这些停止词，使索引数据主题便为突出，减少无谓的计算量。 4.消除噪声 搜索引擎需要识别并消除这些噪声（比如版权声明文字、导航条、广告等），排
网站优化之搜索引擎工作过程
网站优化之搜索引擎工作过程 网站优化之搜索引擎工作过程 1、爬行和抓取 (1) 1）.蜘蛛 (1) 2）.跟踪链接 (2) 2、预处理 ： (2) 1）.提取文字 (2) 2）.中文分词 (2) 3）.去停止词 (3) 4）.消除噪声 (3) 5）.去重 (4) 6）.正向索引也可以简称为索引 (4) 7）.倒排索引 (4) 8）.链接关系计算 (5) 9）.特殊文件处理 (5) 3、排名： (5) 1）.排名 (5) 2）.搜索词处理 (5) 3）.文件匹配 (6) 4）.初始子集的选择 (6) 5）.相关性计算 (6) 6）.排名显示 (7) 7）.搜索缓存 (7) 搜索引擎工作过程非常复杂，下面简单介绍搜索引擎是怎样实现网页排名的。这里介绍的相对于真正的搜索引擎技术来说只是皮毛，不过对SEO人员够用了，了解过对于网站优化有帮助。搜索引擎的工作过程大体上可以分成三个阶段：1、爬行和抓取： 搜索引擎蜘蛛通过跟踪链接访问网页，获得页面HTML 代码存入数据库。 爬行和抓取是搜索引擎工作的第一步，完成数据收集的任务。 1）.蜘蛛 蜘蛛 搜索引擎用来爬行和访问页面的程序被称为蜘蛛（spider），也称为机器人（bot）。搜索引擎蜘蛛访问网站页面时类似于普通用户使用的浏览器。蜘蛛程序发出页面访问请求后，服务器返回HTML 代码，蜘蛛程序把收到的代码存入原始页面数据库。搜索引擎为了提高爬行和抓取速度，都使用多个蜘蛛并发分布爬行。蜘蛛访问任何一个网站时，都会先访问网站根目录下的robots.txt 文件。如果robots.txt 文件禁止搜索引擎抓取某些文件或目录，蜘蛛将遵守协议，不抓取被禁止的网址。
认识搜索引擎
实验四认识搜索引擎 一、实验目的 1、认识搜索引擎 2、了解搜索引擎原理及使用方法 3、在线查找搜索引擎 学时安排：2学时 二、实验内容 1、在IE浏览器输入网址：https://www.sodocs.net/doc/f87903979.html,/web/searchengine.htm，或是利用 Google搜索引擎查询【认识搜索引擎】，找到该网页，了解搜索引擎的原理极其发展过程。 2、打开https://www.sodocs.net/doc/f87903979.html,/index.htm和https://www.sodocs.net/doc/f87903979.html,/，查看站点中文搜索引 擎指南网(搜网)和搜索快报，了解搜索引擎有关新闻、使用技巧、排名规则、以及在商业上的应用。 3、在线查找搜索引擎，列出你所熟悉的中文引擎的前5名，英文引擎的前5名 4、列出至少20个搜索引擎（包括一个能够搜索—搜索引擎的引擎，报告中请注明） 5、使用不同的英文搜索引擎分别给出歌德巴赫猜想（Goldbach's conjecture）和世界名 画《蒙娜丽莎》（Mona Lisa ）的英文详细介绍网址，并分别给出内容的英文简介。 6、针对你的选题自选检索词利用英文搜索引擎检索，记录检索结果 三、实验报告 1、搜索引擎的原理 搜索引擎的原理，可以看做三步：从互联网上抓取网页→建立索引数据库→在索引数据库中搜索排序。 1.从互联网上抓取网页 利用能够从互联网上自动收集网页的Spider系统程序，自动访问互联网，并沿着任何网页中的所有URL爬到其它网页，重复这过程，并把爬过的所有网页收集回来。 2.建立索引数据库 由分析索引系统程序对收集回来的网页进行分析，提取相关网页信息（包 括网页所在URL、编码类型、页面内容包含的所有关键词、关键词位置、生成时间、大小、与其它网页的链接关系等），根据一定的相关度算法进 行大量复杂计算，得到每一个网页针对页面文字中及超链中每一个关键词的相关度（或重要性），然后用这些相关信息建立网页索引数据库。 3.在索引数据库中搜索排序 当用户输入关键词搜索后，由搜索系统程序从网页索引数据库中找到
搜索引擎工作原理
搜索引擎工作原理： 一．蜘蛛 1.蜘蛛抓取过程 搜索引擎用来爬行和访问页面的程序被称为蜘蛛（spider），也称为机器人（bot）。 搜索引擎蜘蛛访问网站页面时类似于普通用户使用的浏览器。蜘蛛程序发出页面访问请求后，服务器返回HTML代码，蜘蛛程序把收到的代码存入原始页面数据库。搜索引擎为了提高爬行和抓取速度，都使用多个蜘蛛并发分布爬行。 蜘蛛访问任何一个网站时，都会先访问网站根目录下的robots.txt文件。如果robots.txt文件禁止搜索引擎抓取某些文件或目录，蜘蛛将遵守协议，不抓取被禁止的网址。 和浏览器一样，搜索引擎蜘蛛也有标明自己身份的代理名称，站长可以在日志文件中看到搜索引擎的特定代理名称，从而辨识搜索引擎蜘蛛。下面列出常见的搜索引擎蜘蛛名称： · Baiduspider+（+https://www.sodocs.net/doc/f87903979.html,/search/spider.htm）百度蜘蛛 · Mozilla/5.0 （compatible; Yahoo！Slurp China; https://www.sodocs.net/doc/f87903979.html,/help.html）雅虎中国蜘蛛 · Mozilla/5.0 （compatible; Yahoo！Slurp/3.0; https://www.sodocs.net/doc/f87903979.html,/help/us/ysearch/slurp）英文雅虎蜘蛛 · Mozilla/5.0 （compatible; Googlebot/2.1; +https://www.sodocs.net/doc/f87903979.html,/bot.html）Google蜘蛛· msnbot/1.1 （+https://www.sodocs.net/doc/f87903979.html,/msnbot.htm）微软Bing蜘蛛 · Sogou+web+robot+（+https://www.sodocs.net/doc/f87903979.html,/docs/help/webmasters.htm#07）搜狗蜘蛛 · Sosospider+（+https://www.sodocs.net/doc/f87903979.html,/webspider.htm）搜搜蜘蛛 · Mozilla/5.0 （compatible; YodaoBot/1.0; https://www.sodocs.net/doc/f87903979.html,/help/webmaster/spider/; ）有道蜘蛛 2.蜘蛛爬行策略 最简单的爬行遍历策略分为两种，一种是深度优先，另一种是广度优先。 深度优先，指的是蜘蛛沿着发现的链接一直向前爬行，直到前面再也没有其他链接，然后返回到第一个页面，沿着另一个链接再一直往前爬行。 广度优先是指蜘蛛在一个页面上发现多个链接时，不是顺着一个链接一直向前，而是把页面上所有第一层链接都爬一遍，然后再沿着第二层页面上发现的链接爬向第三层页面。 深度优先遍历策略广度优先遍历策略