《这就是搜索引擎:核心技术详解》(搜索引擎相关技术 核心算法 云计算 云存储 搜索引擎优化)扫描版[PDF]_计算机类

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《这就是搜索引擎:核心技术详解》(搜索引擎相关技术 核心算法 云计算 云存储 搜索引擎优化)扫描版[PDF]

《这就是搜索引擎:核心技术详解》封面图片

内容简介:

搜索引擎作为互联网发展中至关重要的一种应用,已经成为互联网各个领域的制高点,其重要性不言而喻。搜索引擎领域也是互联网应用中不多见的以核心技术作为其命脉的领域,搜索引擎各个子系统是如何设计的?这成为广大技术人员和搜索引擎优化人员密切关注的内容。

《这就是搜索引擎:核心技术详解》的特点是内容新颖全面而又通俗易懂。对于实际搜索引擎所涉及的各种核心技术都有全面细致的介绍,除了作为搜索系统核心的网络爬虫、索引系统、排序系统、链接分析及用户分析外,还包括网页反作弊、缓存管理、网页去重技术等实际搜索引擎必须关注的技术,同时用相当大的篇幅讲解了云计算与云存储的核心技术原理。另外,本书也密切关注搜索引擎发展的前沿技术:Google的咖啡因系统及Megastore等云计算新技术、百度的暗网抓取技术阿拉丁计划、内容农场作弊、机器学习排序等。诸多新技术在相关章节都有详细讲解,同时对于社会化搜索、实时搜索及情境搜索等搜索引擎的未来发展方向做了技术展望。为了增进读者的理解,全书大量引入形象的图片来讲解算法原理,相信读者会发现原来搜索引擎的核心技术理解起来比原先想象的要简单得多。

作者简介:

张俊林,是技术书籍《这就是搜索引擎:核心技术详解》的作者,目前担任畅捷通智能平台总监。在此之前,张俊林曾经在*搜索技术中心、百度商务搜索部凤巢广告平台以及新浪微博搜索部及数据系统部担任资深技术专家,新浪微博技术委员会成员,负责算法策略方向。张俊林还曾是智能信息聚合网站“玩聚网”的联合创始人之一。他的研发兴趣集中在:搜索技术、推荐系统、社交挖掘、自然语言处理与大数据算法架构等方面,并在以上领域有多年工业界实践经验。张俊林本科毕业于天津大学管理学院,1999年至2004年在中科院软件所直接攻读博士学位,研究方向是信息检索理论与自然语言处理,就学期间曾在ACL/COLING/IJCNLP等国际*会议发表多篇学术论文,另外,他在此期间领导设计的搜索系统曾在美国国防部DARPA主持的TREC第二届高精度检索系统评测中在17只国际高水平研究团队激烈竞争中胜出并取得综合排名第一名的优异成绩。

目  录:

第1章搜索引擎及其技术架构

1.1搜索引擎为何重要

1.1.1互联网的发展

1.1.2商业搜索引擎公司的发展

1.1.3搜索引擎的重要地位

1.2搜索引擎技术发展史

1.2.1史前时代:分类目录的一代

1.2.2第一代:文本检索的一代

1.2.3第二代:链接分析的一代

1.2.4第三代:用户中心的一代

1.3搜索引擎的3个目标

1.4搜索引擎的3个核心问题

1.4.13个核心问题

1.4.2与技术发展的关系

1.5搜索引擎的技术架构

第2章网络爬虫

2.1通用爬虫框架

2.2优秀爬虫的特性

2.3爬虫质量的评价标准

2.4抓取策略

2.4.1宽度优先遍历策略(BreathFirst)

2.4.2非完全PageRank策略(PartialPageRank)

2.4.3OCIP策略(OnlinePageImportanceComputation)

2.4.4大站优先策略(LargerSitesFirst)

2.5网页更新策略

2.5.1历史参考策略

2.5.2用户体验策略

2.5.3聚类抽样策略

2.6暗网抓取(DeepWebCrawling)

2.6.1查询组合问题

2.6.2文本框填写问题

2.7分布式爬虫

2.7.1主从式分布爬虫(Master-Slave)

2.7.2对等式分布爬虫(PeertoPeer)

本章提要

本章参考文献

第3章搜索引擎索引

3.1索引基础

3.1.1单词—文档矩阵

3.1.2倒排索引基本概念

3.1.3倒排索引简单实例

3.2单词词典

3.2.1哈希加链表

3.2.2树形结构

3.3倒排列表(PostingList)

3.4建立索引

3.4.1两遍文档遍历法(2-PassIn-MemoryInversion)

3.4.2排序法(Sort-basedInversion)

3.4.3归并法(Merge-basedInversion)

3.5动态索引

3.6索引更新策略

3.6.1完全重建策略(CompleteRe-Build)

3.6.2再合并策略(Re-Merge)

3.6.3原地更新策略(In-Place)

3.6.4混合策略(Hybrid)

3.7查询处理

3.7.1一次一文档(DocataTime)

3.7.2一次一单词(TermataTime)

3.7.3跳跃指针(SkipPointers)

3.8多字段索引

3.8.1多索引方式

3.8.2倒排列表方式

3.8.3扩展列表方式(ExtentList)

3.9短语查询

3.9.1位置信息索引(PositionIndex)

3.9.2双词索引(NextwordIndex)

3.9.3短语索引(PhraseIndex)

3.9.4混合方法

3.10分布式索引(ParallelIndexing)

3.10.1按文档划分(DocumentPartitioning)

3.10.2按单词划分(TermPartitioning)

3.10.3两种方案的比较

本章提要

本章参考文献

第4章索引压缩

4.1词典压缩

4.2倒排列表压缩算法

4.2.1评价索引压缩算法的指标

4.2.2一元编码与二进制编码

4.2.3EliasGamma算法与EliasDelta算法

4.2.4Golomb算法与Rice算法

4.2.5变长字节算法(VariableByte)

4.2.6SimpleX系列算法

4.2.7PForDelta算法

4.3文档编号重排序(DocIDReordering)

4.4静态索引裁剪(StaticIndexPruning)

4.4.1以单词为中心的索引裁剪

4.4.2以文档为中心的索引裁剪

本章提要

本章参考文献

第5章检索模型与搜索排序

5.1布尔模型(BooleanModel)

5.2向量空间模型(VectorSpaceModel)

5.2.1文档表示

5.2.2相似性计算

5.2.3特征权重计算

5.3概率检索模型

5.3.1概率排序原理

5.3.2二元独立模型(BinaryIndependentModel)

5.3.3BM25模型

5.3.4BM25F模型

5.4语言模型方法

5.5机器学习排序(LearningtoRank)

5.5.1机器学习排序的基本思路

5.5.2单文档方法(PointWiseApproach)

5.5.3文档对方法(PairWiseApproach)

5.5.4文档列表方法(ListWiseApproach)

5.6检索质量评价标准

5.6.1精确率与召回率

5.6.2P @ 10指标

5.6.3MAP指标(MeanAveragePrecision)

本章提要

本章参考文献

第6章链接分析

6.1Web图

6.2两个概念模型及算法之间的关系

6.2.1随机游走模型(RandomSurferModel)

6.2.2子集传播模型

6.2.3链接分析算法之间的关系

6.3PageRank算法

6.3.1从入链数量到PageRank

6.3.2PageRank计算

6.3.3链接陷阱(LinkSink)与远程跳转(Teleporting)

6.4HITS算法(HypertextInducedTopicSelection)

6.4.1Hub页面与Authority页面

6.4.2相互增强关系

6.4.3HITS算法

6.4.4HITS算法存在的问题

6.4.5HITS算法与PageRank算法比较

6.5SALSA算法

6.5.1确定计算对象集合

6.5.2链接关系传播

6.5.3Authority权值计算

6.6主题敏感PageRank(TopicSensitivePageRank)

6.6.1主题敏感PageRank与PageRank的差异

6.6.2主题敏感PageRank计算流程

6.6.3利用主题敏感PageRank构造个性化搜索

6.7Hilltop算法

6.7.1Hilltop算法的一些基本定义

6.7.2Hilltop算法

6.8其他改进算法

6.8.1智能游走模型(IntelligentSurferModel)

6.8.2偏置游走模型(BiasedSurferModel)

6.8.3PHITS算法(ProbabilityAnalogyofHITS)

6.8.4BFS算法(BackwardForwardStep)

本章提要

本章参考文献

第7章云存储与云计算

7.1云存储与云计算概述

7.1.1基本假设

7.1.2理论基础

7.1.3数据模型

7.1.4基本问题

7.1.5Google的云存储与云计算架构

7.2Google文件系统(GFS)

7.2.1GFS设计原则

7.2.2GFS整体架构

7.2.3GFS主控服务器

7.2.4系统交互行为

7.3Chubby锁服务

7.4BigTable

7.4.1BigTable的数据模型

7.4.2BigTable整体结构

7.4.3BigTable的管理数据

7.4.4主控服务器(MasterServer)

7.4.5子表服务器(TabletServer)

7.5Megastore系统

7.5.1实体群组切分

7.5.2数据模型

7.5.3数据读写与备份

7.6Map/Reduce云计算模型

7.6.1计算模型

7.6.2整体逻辑流程

7.6.3应用示例

7.7咖啡因系统——Percolator

7.7.1事务支持

7.7.2观察/通知体系结构

7.8Pregel图计算模型

7.9Dynomo云存储系统

7.9.1数据划分算法(PartitioningAlgorithm)

7.9.2数据备份(Replication)

7.9.3数据读写

7.9.4数据版本控制

7.10PNUTS云存储系统

7.10.1PNUTS整体架构

7.10.2存储单元

7.10.3子表控制器与数据路由器

7.10.4雅虎消息代理

7.10.5数据一致性

7.11HayStack存储系统

7.11.1HayStack整体架构

7.11.2目录服务

7.11.3HayStack缓存

7.11.4HayStack存储系统

本章提要

本章参考文献

第8章网页反作弊

8.1内容作弊

8.1.1常见内容作弊手段

8.1.2内容农场(ContentFarm)

8.2链接作弊

8.3页面隐藏作弊

8.4Web2.0作弊方法

8.5反作弊技术的整体思路

8.5.1信任传播模型

8.5.2不信任传播模型

8.5.3异常发现模型

8.6通用链接反作弊方法

8.6.1TrustRank算法

8.6.2BadRank算法

8.6.3SpamRank

8.7专用链接反作弊技术

8.7.1识别链接农场

8.7.2识别Google轰炸

8.8识别内容作弊

8.9反隐藏作弊

8.9.1识别页面隐藏

8.9.2识别网页重定向

8.10搜索引擎反作弊综合框架

本章提要

本章参考文献

第9章用户查询意图分析

9.1搜索行为及其意图

9.1.1用户搜索行为

9.1.2用户搜索意图分类

9.2搜索日志挖掘

9.2.1查询会话(QuerySession)

9.2.2点击图(ClickGraph)

9.2.3查询图(QueryGraph)

9.3相关搜索

9.3.1基于查询会话的方法

9.3.2基于点击图的方法

9.4查询纠错

9.4.1编辑距离(EditDistance)

9.4.2噪声信道模型(NoiseChannelModel)

本章提要

本章参考文献

第10章网页去重

10.1通用去重算法框架

10.2Shingling算法

10.3I-Match算法

10.4SimHash算法

10.4.1文档指纹计算

10.4.2相似文档查找

10.5SpotSig算法

10.5.1特征抽取

10.5.2相似文档查找

本章提要

本章参考文献

第11章搜索引擎缓存机制

11.1搜索引擎缓存系统架构

11.2缓存对象

11.3缓存结构

11.4缓存淘汰策略(EvictPolicy)

11.4.1动态策略

11.4.2混合策略

11.5缓存更新策略(RefreshPolicy)

本章提要

本章参考文献

第12章搜索引擎发展趋势

12.1个性化搜索

12.2社会化搜索

12.3实时搜索

12.4移动搜索

12.5地理位置感知搜索

12.6跨语言搜索

12.7多媒体搜索

12.8情境搜索

《这就是搜索引擎:核心技术详解》(搜索引擎相关技术 核心算法 云计算 云存储 搜索引擎优化)扫描版[PDF]大小:35.38MB 已经过安全软件检测无毒,请您放心下载。 浏览器不支持脚本!购买本书:当当图书商城 | | 孔夫子旧书

摘要:在信息爆炸的数字时代,搜索引擎如同数字世界的导航图,将浩瀚无序的数据转化为触手可及的知识。而《这就是搜索引擎:核心技术详解》这部著作,正是深入剖析这一神奇工具内部运作机制的权威指南。该书以严谨的技术视角,系统性地解构了搜索引擎从网页抓取到结果排序的全链路技术栈。它不仅详尽阐述了支撑现代搜索服务的基础架构与核心算法,更前瞻性地融入了云计算与云存储等分布式计算理念,揭示了搜索引擎如何应对海量数据与高并发挑战。同时,书中对搜索引擎优化(SEO)的原理进行了深度剖析,为理解搜索生态的博弈提供了理论依据。本文将围绕该书的四大核心板块——基础技术架构、核心算法精髓、云存储与计算实践以及SEO策略原理,进行深入解读,展现这部技术经典的独特价值与深刻洞见。

1、基础技术架构剖析

搜索引擎的运作始于对互联网资源的系统化采集,这一过程的核心便是网络爬虫。书中详细阐述了爬虫如何从一个初始的URL种子列表出发,通过解析网页中的超链接,如同蜘蛛结网般不断发现并抓取新的页面。这个过程并非简单的遍历,而是需要精心设计的调度策略,以平衡抓取广度与深度,并确保对目标服务器友好,避免造成过载。爬虫的高效与智能,直接决定了搜索引擎数据源的质量与数量。

抓取的原始网页是杂乱无章的非结构化数据,必须经过预处理才能被机器理解。书中深入讲解了文本分析技术,包括分词、去除停用词、词干提取等步骤,将连续的句子切分成有意义的词语单元。更为关键的是,系统需要从这些词语中提取出能够代表网页主题的特征,并构建倒排索引。倒排索引是搜索引擎的核心数据结构,它记录了每个词语出现在哪些文档中,以及具体的位置信息,从而实现了从关键词到相关文档的快速映射。

索引的构建并非一劳永逸,随着网络内容的动态更新,搜索引擎需要不断进行增量抓取与索引更新。书中探讨了如何通过设计合理的索引更新策略,在保证数据新鲜度与系统性能之间取得平衡。此外,海量索引数据的高效存储与快速访问是巨大挑战,这涉及到索引分片、压缩以及缓存技术。这些底层技术看似平凡,却是支撑起整个搜索系统稳定运行的基石,其设计的优劣直接决定了用户查询的响应速度与系统吞吐量。

2、核心算法精髓解读

当用户输入一个查询词后,搜索引擎面临的核心挑战是如何从数以亿计的网页中找出最相关、最权威的结果。书中重点解读了经典的相关性计算模型,如向量空间模型。该模型将查询和文档都表示为多维空间中的向量,通过计算向量间的夹角余弦值来衡量相似度。词频-逆文档频率(TF-IDF)是其中最为人熟知的权重计算方法,它认为一个词在文档中出现频率越高,但在整个文档集合中出现频率越低,则其对文档主题的区分能力越强。

仅仅依靠文本相关性远远不够,网页的权威性评估至关重要。书中对谷歌的PageRank算法进行了深入浅出的讲解。PageRank的核心思想是“投票制”,一个页面被越多高质量的页面所链接,则其重要性越高。算法通过模拟用户在互联网上随机点击链接的“随机游走”过程,迭代计算出每个页面的PageRank值。这一革命性的算法将网页之间的链接关系转化为重要的排序信号,极大地提升了搜索结果的质量。

现代搜索引擎的排序模型远比TF-IDF和PageRank复杂,通常是融合了数百种特征的机器学习模型。书中介绍了学习排序(Learning to Rank)的概念,它利用人工标注的用户点击数据或专家评分数据,训练出一个能够综合各种特征的排序函数。这些特征可能包括页面加载速度、域名年龄、图片Alt文本等。通过机器学习,搜索引擎能够动态调整各特征的权重,以更精准地匹配用户的真实搜索意图,实现从“关键词匹配”到“语义理解”的飞跃。

3、云存储与计算实践

面对每日新增的数十亿网页和PB级别的索引数据,单台服务器显然无法胜任。书中详细阐述了分布式存储系统在搜索引擎中的关键作用。以Google File System(GFS)为代表,它将大文件切分成多个固定大小的数据块,并分布在集群中成百上千台廉价服务器上。通过多副本冗余机制,系统能够容忍单点故障,保证了数据的高可用性与持久性。这种设计思想,使得构建大规模、低成本的数据存储中心成为可能。

在存储之上,是大规模数据的并行计算能力。书中介绍了MapReduce这一经典的分布式编程模型。它将一个复杂的计算任务(如构建整个索引)分解为两个阶段:Map阶段负责在集群的各个节点上并行处理数据(如解析网页、提取词汇),Reduce阶段则负责将Map阶段的结果进行汇总和排序(如合并倒排列表)。这种“分而治之”的思想,极大地简化了分布式程序的开发,让工程师无需关心底层复杂的网络通信和任务调度细节。

云计算与云存储并非孤立的技术,它们共同构成了搜索引擎的“计算大脑”与“数据仓库”。书中探讨了如何利用分布式文件系统和MapReduce框架,来高效地完成网页抓取任务的调度、海量文档的预处理、以及全量索引的周期性重建。这些技术不仅解决了数据规模带来的存储与计算瓶颈,还提供了强大的弹性扩展能力。当用户流量激增时,系统可以动态地增加计算节点来应对负载,保证了搜索服务的稳定与高效。

4、SEO策略原理透析

搜索引擎优化(SEO)并非与搜索引擎对抗的“黑科技”,而是基于对其工作原理的深刻理解而采取的合法优化手段。书中从搜索引擎的角度揭示了SEO的本质:帮助搜索引擎更高效地发现、理解并信任你的网站内容。理解爬虫的抓取路径和索引机制,是制定有效SEO策略的第一步。例如,通过优化网站结构、提交站点地图(Sitemap),可以引导爬虫更好地抓取网站的核心内容。

关键词研究与内容策略是SEO的核心环节。书中指出,SEO并非简单地堆砌关键词,而是要围绕用户真实的搜索意图,创作高质量、有深度、满足用户需求的内容。通过分析搜索日志,识别出高搜索量、低竞争度的长尾关键词,并将它们自然地融入标题、描述和正文中,可以显著提升页面在特定查询下的相关性评分。同时,创建有价值的外部链接(外链),获得其他权威网站的“信任投票”,是提升网站PageRank值的有效途径。

用户体验如今已成为搜索引擎排序算法的重要考量因素。书中强调了网站加载速度、移动端适配性、页面布局清晰度等对SEO的重要性。一个加载缓慢、体验糟糕的网站,即使内容再优秀,也难以获得好的排名。此外,书中还提醒要警惕诸如关键词堆砌、隐藏文本、链接农场等“黑帽SEO”手段,这些行为虽然可能在短期内获得效果,但一旦被搜索引擎发现,将面临严厉的惩罚,甚至被从索引中彻底移除。真正的SEO是基于对搜索引擎核心技术的尊重与理解,实现网站长期健康发展的可持续策略。

总结:

《这就是搜索引擎:核心技术详解》并非一本简单的操作手册,而是一部连接理论与实践、贯通历史与未来的技术史诗。它从爬虫的步履蹒跚讲到算法的精妙运算,从单机存储的局限讲到云计算的星辰大海,再到SEO博弈中的智慧与陷阱,为读者构建了一个完整且立体的搜索引擎知识体系。阅读此书,不仅能够理解每一次搜索背后那毫秒级的复杂计算,更能培养起一种系统性的工程思维,去思考如何在海量数据中构建秩序、提取价值。

在数字化浪潮席卷全球的今天,掌握搜索引擎的核心技术,其意义已远超技术本身。它关乎如何更好地组织信息、发现知识、连接世界。无论你是致力于开发下一代搜索产品的工程师,还是希望提升网站可见性的运营人员,亦或是对技术充满好奇的普通读者,都能从这部著作中获得深刻的启发与实用的指导。它如同一把钥匙,打开了通往信息世界最深处的奥秘之门,让我们得以一窥数字时代最伟大的发明之一背后的壮丽图景。

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