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資源搜索引擎

發(fā)布時(shí)間：2023-03-05 04:19:46 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 959 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于資源搜索引擎的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、五大主要搜索引擎是哪五個(gè)啊
2、搜索網(wǎng)絡(luò)資源各有那些搜索引擎，請簡要說明各自的特點(diǎn)，詳細(xì)些
3、搜索引擎是什么意思?
4、常用的搜索引擎有哪些？

資源搜索引擎

一、五大主要搜索引擎是哪五個(gè)啊

1.百度

百度國內(nèi)老牌搜索引擎，是國內(nèi)搜索市場的龍頭老大。百度憑借其深厚的搜索技術(shù)和PC端海量的用戶基礎(chǔ)，其在移動搜索市場中仍然占據(jù)著行業(yè)第一的位置。

2.神馬

神馬專注于移動互聯(lián)網(wǎng)的搜索引擎，是UC瀏覽器的內(nèi)置搜索引擎。神馬搜索憑借UC瀏覽器大量的用戶及阿里巴巴的背景，其在移動搜索市場中也積累了大量的用戶，截止到2015年底神馬在移動搜索的市場份額占比達(dá)到了17.9%，僅次于百度排名第二。

3.搜狗

搜狗是國內(nèi)較早的搜索引擎，由搜狐創(chuàng)辦，于2013年與騰訊合作并將騰訊旗下搜搜并入搜狗。搜狗實(shí)行差異化戰(zhàn)略，背靠騰訊搜狐兩大資源，以內(nèi)容差異化、多渠道入口為突破點(diǎn)，推出了微信搜索、知乎搜索等優(yōu)質(zhì)內(nèi)容平臺的搜索服務(wù)，增長勢頭得到延續(xù)。目前搜狗搜索在移動搜索市場份額中占比為15.4%，排名

4.宜搜

宜搜成立于2005年，專注于移動互聯(lián)網(wǎng)搜索，市場份額一度超越百度移動搜索的搜索引擎。宜搜搜索實(shí)施泛娛樂化策略，逐漸從綜合搜索向垂直搜索領(lǐng)域轉(zhuǎn)變。依靠小說，視頻，音樂等在內(nèi)的個(gè)性化內(nèi)容，宜搜正穩(wěn)步布局垂直領(lǐng)域的業(yè)務(wù)體系，打造成為個(gè)性化、有特色的“泛娛樂化搜索引擎”。其移動搜索市場份額占比為13.7%。

5.360搜索

360搜索比較年輕的一個(gè)搜索引擎，借助360瀏覽器和360安全產(chǎn)品數(shù)以億計(jì)的用戶群里，在上線后短時(shí)間內(nèi)便成為PC端僅次于百度的第二大搜索引擎。但其在移動端的宣傳推廣市場份額均不及PC端。2015年360搜索移動端市場份額僅為6.6%，與其在PC端的市場份額相差懸殊。

二、搜索網(wǎng)絡(luò)資源各有那些搜索引擎，請簡要說明各自的特點(diǎn)，詳細(xì)些

現(xiàn)在搜索引擎多得很，目前最常用的是www.baidu.com , www.google.com ,大部分網(wǎng)民現(xiàn)在都用這兩個(gè)搜索引擎，國內(nèi)用戶用百度的比較多，國外大都用google.介紹常用英文搜索引擎及特點(diǎn),包括Google,Overture(Yahoo!) ,Yahoo,MSN Search,AOL Search,LookSmart,Ask Jeeves,AltaVista,Inktomi,InfoSpace等主流英文搜索引擎?！∮⑽乃阉饕婷Q網(wǎng)址類別/主要特點(diǎn)Google www.google.com搜索引擎/關(guān)鍵詞廣告Overture(Yahoo!) www.overture.com搜索引擎/PPCyahoo search.yahoo.com 分類目錄MSN Search search.msn.com 搜索引擎AOL Search search.aol.com 搜索引擎/分類目錄LookSmartwww.looksmart.com分類目錄/PPCAsk Jeeveswww.askjeeves.com分類目錄AltaVistawww.altavista.com搜索引擎Inktomiwww.Inktomi.com搜索引擎InfoSpacewww.infospace.com黃頁/白頁登錄與搜索Lycos www.lycos.com搜索引擎Find Whatwww.findwhat.com搜索引擎/PPCEspotting Media www.espotting.com搜索引擎（歐洲最大）Aboutwww.about.com分類目錄Excitewww.excite.com搜索引擎Teoma.comwww.teoma.com搜索引擎Dmoz www.dmoz.org分類目錄/免費(fèi)Bizrate www.bizrate.com在線購物搜索引擎

三、搜索引擎是什么意思?

搜索引擎是一個(gè)對互聯(lián)網(wǎng)信息資源進(jìn)行搜索整理和分類，并儲存在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中供用戶查詢的系統(tǒng)，包括信息搜集、信息分類、用戶查詢?nèi)糠帧?/p>

工作原理

1.爬行：搜索引擎是通過一種特定規(guī)律的軟件跟蹤網(wǎng)頁的鏈接，從一個(gè)鏈接爬到另外一個(gè)鏈接，像蜘蛛在蜘蛛網(wǎng)上爬行一樣，所以被稱為“蜘蛛”也被稱為“機(jī)器人”。搜索引擎蜘蛛的爬行是被輸入了一定的規(guī)則的，它需要遵從一些命令或文件的內(nèi)容。

2.抓取存儲：搜索引擎是通過蜘蛛跟蹤鏈接爬行到網(wǎng)頁，并將爬行的數(shù)據(jù)存入原始頁面數(shù)據(jù)庫。其中的頁面數(shù)據(jù)與用戶瀏覽器得到的HTML是完全一樣的。搜索引擎蜘蛛在抓取頁面時(shí)，也做一定的重復(fù)內(nèi)容檢測，一旦遇到權(quán)重很低的網(wǎng)站上有大量抄襲、采集或者復(fù)制的內(nèi)容，很可能就不再爬行。

3.預(yù)處理：搜索引擎將蜘蛛抓取回來的頁面，進(jìn)行各種步驟的預(yù)處理。

四、常用的搜索引擎有哪些？

索引擎（search engines）是對互聯(lián)網(wǎng)上的信息資源進(jìn)行搜集整理，然后供你查詢的系統(tǒng)，它包括信息搜集、信息整理和用戶查詢?nèi)糠帧? 搜索引擎是一個(gè)為你提供信息“檢索”服務(wù)的網(wǎng)站，它使用某些程序把因特網(wǎng)上的所有信息歸類以幫助人們在茫茫網(wǎng)海中搜尋到所需要的信息。早期的搜索引擎是把因特網(wǎng)中的資源服務(wù)器的地址收集起來，由其提供的資源的類型不同而分成不同的目錄，再一層層地進(jìn)行分類。人們要找自己想要的信息可按他們的分類一層層進(jìn)入，就能最后到達(dá)目的地，找到自己想要的信息。這其實(shí)是最原始的方式，只適用于因特網(wǎng)信息并不多的時(shí)候。隨著因特網(wǎng)信息按幾何式增長，出現(xiàn)了真正意義上的搜索引擎，這些搜索引擎知道網(wǎng)站上每一頁的開始，隨后搜索因特網(wǎng)上的所有超級鏈接，把代表超級鏈接的所有詞匯放入一個(gè)數(shù)據(jù)庫。這就是現(xiàn)在搜索引擎的原型。隨著yahoo!的出現(xiàn)，搜索引擎的發(fā)展也進(jìn)入了黃金時(shí)代，相比以前其性能更加優(yōu)越?，F(xiàn)在的搜索引擎已經(jīng)不只是單純的搜索網(wǎng)頁的信息了，它們已經(jīng)變得更加綜合化，完美化了。以搜索引擎權(quán)威yahoo!為例，從1995年3月由美籍華裔楊致遠(yuǎn)等人創(chuàng)辦yahoo!開始，到現(xiàn)在，他們從一個(gè)單一的搜索引擎發(fā)展到現(xiàn)在有電子商務(wù)、新聞信息服務(wù)、個(gè)人免費(fèi)電子信箱服務(wù)等多種網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，充分說明了搜索引擎的發(fā)展從單一到綜合的過程。然而由于搜索引擎的工作方式和因特網(wǎng)的快速發(fā)展，使其搜索的結(jié)果讓人越來越不滿意。例如，搜索“電腦”這個(gè)詞匯，就可能有數(shù)百萬頁的結(jié)果。這是由于搜索引擎通過對網(wǎng)站的相關(guān)性來優(yōu)化搜索結(jié)果，這種相關(guān)性又是由關(guān)鍵字在網(wǎng)站的位置、網(wǎng)站的名稱、標(biāo)簽等公式來決定的。這就是使搜索引擎搜索結(jié)果多而雜的原因。而搜索引擎中的數(shù)據(jù)庫因?yàn)橐蛱鼐W(wǎng)的發(fā)展變化也必然包含了死鏈接。這篇文章中，我們介紹了google，它是一個(gè)大型的搜索引擎（of a large-scale search engine）的原型，搜索引擎在超文本中應(yīng)用廣泛。Google的設(shè)計(jì)能夠高效地抓網(wǎng)頁并建立索引，它的查詢結(jié)果比其它現(xiàn)有系統(tǒng)都高明。這個(gè)原型的全文和超連接的數(shù)據(jù)庫至少包含24‘000‘000個(gè)網(wǎng)頁。我們可以從http://google.stanford.edu/ 下載。設(shè)計(jì)搜索引擎是一項(xiàng)富有挑戰(zhàn)性的工作。搜索引擎為上億個(gè)網(wǎng)頁建立索引，其中包含大量迥然不同的詞匯。而且每天要回答成千上萬個(gè)查詢。在網(wǎng)絡(luò)中，盡管大型搜索引擎非常重要，但是學(xué)術(shù)界卻很少研究它。此外由于技術(shù)的快速發(fā)展和網(wǎng)頁的大量增加，現(xiàn)在建立一個(gè)搜索引擎和三年前完全不同。本文詳細(xì)介紹了我們的大型搜索引擎，據(jù)我們所知，在公開發(fā)表的論文中，這是第一篇描述地如此詳細(xì)。除了把傳統(tǒng)數(shù)據(jù)搜索技術(shù)應(yīng)用到如此大量級網(wǎng)頁中所遇到的問題，還有許多新的技術(shù)挑戰(zhàn)，包括應(yīng)用超文本中的附加信息改進(jìn)搜索結(jié)果。本文將解決這個(gè)問題，描述如何運(yùn)用超文本中的附加信息，建立一個(gè)大型實(shí)用系統(tǒng)。任何人都可以在網(wǎng)上隨意發(fā)布信息，如何有效地處理這些無組織的超文本集合，也是本文要關(guān)注的問題。關(guān)鍵詞 World Wide Web，搜索引擎，信息檢索，PageRank, Google 1 緒論 Web 給信息檢索帶來了新的挑戰(zhàn)。Web上的信息量快速增長，同時(shí)不斷有毫無經(jīng)驗(yàn)的新用戶來體驗(yàn)Web這門藝術(shù)。人們喜歡用超級鏈接來網(wǎng)上沖浪，通常都以象Yahoo這樣重要的網(wǎng)頁或搜索引擎開始。大家認(rèn)為List(目錄)有效地包含了大家感興趣的主題，但是它具有主觀性，建立和維護(hù)的代價(jià)高，升級慢，不能包括所有深奧的主題?；陉P(guān)鍵詞的自動搜索引擎通常返回太多的低質(zhì)量的匹配。使問題更遭的是，一些廣告為了贏得人們的關(guān)注想方設(shè)法誤導(dǎo)自動搜索引擎。我們建立了一個(gè)大型搜索引擎解決了現(xiàn)有系統(tǒng)中的很多問題。應(yīng)用超文本結(jié)構(gòu)，大大提高了查詢質(zhì)量。我們的系統(tǒng)命名為google，取名自googol的通俗拼法，即10的100次方，這和我們的目標(biāo)建立一個(gè)大型搜索引擎不謀而合。 1.1網(wǎng)絡(luò)搜索引擎—升級換代（scaling up）：1994-2000 搜索引擎技術(shù)不得不快速升級（scale dramatically）跟上成倍增長的web數(shù)量。1994年，第一個(gè)Web搜索引擎，World Wide Web Worm(WWWW)可以檢索到110，000個(gè)網(wǎng)頁和Web的文件。到1994年11月，頂級的搜索引擎聲稱可以檢索到2‘000’000（WebCrawler）至100‘000’000個(gè)網(wǎng)絡(luò)文件（來自 Search Engine Watch）。可以預(yù)見到2000年，可檢索到的網(wǎng)頁將超過1‘000’000‘000。同時(shí)，搜索引擎的訪問量也會以驚人的速度增長。在1997年的三四月份，World Wide Web Worm 平均每天收到1500個(gè)查詢。在1997年11月，Altavista 聲稱它每天要處理大約20’000’000個(gè)查詢。隨著網(wǎng)絡(luò)用戶的增長，到2000年，自動搜索引擎每天將處理上億個(gè)查詢。我們系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目標(biāo)要解決許多問題，包括質(zhì)量和可升級性，引入升級搜索引擎技術(shù)（scaling search engine technology），把它升級到如此大量的數(shù)據(jù)上。 1.2 Google：跟上Web的步伐（Scaling with the Web）建立一個(gè)能夠和當(dāng)今web規(guī)模相適應(yīng)的搜索引擎會面臨許多挑戰(zhàn)。抓網(wǎng)頁技術(shù)必須足夠快，才能跟上網(wǎng)頁變化的速度（keep them up to date）。存儲索引和文檔的空間必須足夠大。索引系統(tǒng)必須能夠有效地處理上千億的數(shù)據(jù)。處理查詢必須快，達(dá)到每秒能處理成百上千個(gè)查詢（hundreds to thousands per second.）。隨著Web的不斷增長，這些任務(wù)變得越來越艱巨。然而硬件的執(zhí)行效率和成本也在快速增長，可以部分抵消這些困難。還有幾個(gè)值得注意的因素，如磁盤的尋道時(shí)間（disk seek time），操作系統(tǒng)的效率（operating system robustness）。在設(shè)計(jì)Google的過程中，我們既考慮了Web的增長速度，又考慮了技術(shù)的更新。Google的設(shè)計(jì)能夠很好的升級處理海量數(shù)據(jù)集。它能夠有效地利用存儲空間來存儲索引。優(yōu)化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)能夠快速有效地存?。▍⒖?.2節(jié)）。進(jìn)一步，我們希望，相對于所抓取的文本文件和HTML網(wǎng)頁的數(shù)量而言，存儲和建立索引的代價(jià)盡可能的小（參考附錄B）。對于象Google這樣的集中式系統(tǒng)，采取這些措施得到了令人滿意的系統(tǒng)可升級性（scaling properties）。 1. 3設(shè)計(jì)目標(biāo) 1.3.1提高搜索質(zhì)量我們的主要目標(biāo)是提高Web搜索引擎的質(zhì)量。1994年，有人認(rèn)為建立全搜索索引（a complete search index）可以使查找任何數(shù)據(jù)都變得容易。根據(jù)Best of the Web 1994 -- Navigators ，“最好的導(dǎo)航服務(wù)可以使在Web上搜索任何信息都很容易（當(dāng)時(shí)所有的數(shù)據(jù)都可以被登錄）”。然而1997年的Web就迥然不同。近來搜索引擎的用戶已經(jīng)證實(shí)索引的完整性不是評價(jià)搜索質(zhì)量的唯一標(biāo)準(zhǔn)。用戶感興趣的搜索結(jié)果往往湮沒在“垃圾結(jié)果Junk result”中。實(shí)際上，到1997年11月為止，四大商業(yè)搜索引擎中只有一個(gè)能夠找到它自己（搜索自己名字時(shí)返回的前十個(gè)結(jié)果中有它自己）。導(dǎo)致這一問題的主要原因是文檔的索引數(shù)目增加了好幾個(gè)數(shù)量級，但是用戶能夠看的文檔數(shù)卻沒有增加。用戶仍然只希望看前面幾十個(gè)搜索結(jié)果。因此，當(dāng)集合增大時(shí)，我們就需要工具使結(jié)果精確（在返回的前幾十個(gè)結(jié)果中，有關(guān)文檔的數(shù)量）。由于是從成千上萬個(gè)有點(diǎn)相關(guān)的文檔中選出幾十個(gè)，實(shí)際上，相關(guān)的概念就是指最好的文檔。高精確非常重要，甚至以響應(yīng)（系統(tǒng)能夠返回的有關(guān)文檔的總數(shù)）為代價(jià)。令人高興的是利用超文本鏈接提供的信息有助于改進(jìn)搜索和其它應(yīng)用。尤其是鏈接結(jié)構(gòu)和鏈接文本，為相關(guān)性的判斷和高質(zhì)量的過濾提供了大量的信息。Google既利用了鏈接結(jié)構(gòu)又用到了anchor文本（見2.1和2.2節(jié)）。 1.3.2搜索引擎的學(xué)術(shù)研究隨著時(shí)間的流逝，除了發(fā)展迅速，Web越來越商業(yè)化。1993年，只有1.5%的Web服務(wù)是來自.com域名。到1997年，超過了60%。同時(shí)，搜索引擎從學(xué)術(shù)領(lǐng)域走進(jìn)商業(yè)。到現(xiàn)在大多數(shù)搜索引擎被公司所有，很少技公開術(shù)細(xì)節(jié)。這就導(dǎo)致搜索引擎技術(shù)很大程度上仍然是暗箱操作，并傾向做廣告（見附錄A）。Google的主要目標(biāo)是推動學(xué)術(shù)領(lǐng)域在此方面的發(fā)展，和對它的了解。另一個(gè)設(shè)計(jì)目標(biāo)是給大家一個(gè)實(shí)用的系統(tǒng)。應(yīng)用對我們來說非常重要，因?yàn)楝F(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中存在大量的有用數(shù)據(jù)（us because we think some of the most interesting research will involve leveraging the vast amount of usage data that is available from modern web systems）。例如，每天有幾千萬個(gè)研究。然而，得到這些數(shù)據(jù)卻非常困難，主要因?yàn)樗鼈儧]有商業(yè)價(jià)值。我們最后的設(shè)計(jì)目標(biāo)是建立一個(gè)體系結(jié)構(gòu)能夠支持新的關(guān)于海量Web數(shù)據(jù)的研究。為了支持新研究，Google以壓縮的形式保存了實(shí)際所抓到的文檔。設(shè)計(jì)google的目標(biāo)之一就是要建立一個(gè)環(huán)境使其他研究者能夠很快進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域，處理海量Web數(shù)據(jù)，得到滿意的結(jié)果，而通過其它方法卻很難得到結(jié)果。系統(tǒng)在短時(shí)間內(nèi)被建立起來，已經(jīng)有幾篇論文用到了Google建的數(shù)據(jù)庫，更多的在起步中。我們的另一個(gè)目標(biāo)是建立一個(gè)宇宙空間實(shí)驗(yàn)室似的環(huán)境，在這里研究者甚至學(xué)生都可以對我們的海量Web數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)或做一些實(shí)驗(yàn)。 2. 系統(tǒng)特點(diǎn) Google搜索引擎有兩個(gè)重要特點(diǎn)，有助于得到高精度的搜索結(jié)果。第一點(diǎn)，應(yīng)用Web的鏈接結(jié)構(gòu)計(jì)算每個(gè)網(wǎng)頁的Rank值，稱為PageRank，將在98頁詳細(xì)描述它。第二點(diǎn)，Google利用超鏈接改進(jìn)搜索結(jié)果。 2.1 PageRank:給網(wǎng)頁排序 Web的引用（鏈接）圖是重要的資源，卻被當(dāng)今的搜索引擎很大程度上忽視了。我們建立了一個(gè)包含518‘000’000個(gè)超鏈接的圖，它是一個(gè)具有重要意義的樣本。這些圖能夠快速地計(jì)算網(wǎng)頁的PageRank值，它是一個(gè)客觀的標(biāo)準(zhǔn)，較好的符合人們心目中對一個(gè)網(wǎng)頁重要程度的評價(jià)，建立的基礎(chǔ)是通過引用判斷重要性。因此在web中，PageRank能夠優(yōu)化關(guān)鍵詞查詢的結(jié)果。對于大多數(shù)的主題，在網(wǎng)頁標(biāo)題查詢中用PageRank優(yōu)化簡單文本匹配，我們得到了令人驚嘆的結(jié)果（從google.stanford.edu可以得到演示）。對于Google主系統(tǒng)中的全文搜索，PageRank也幫了不少忙。 2.1.1計(jì)算PageRank 文獻(xiàn)檢索中的引用理論用到Web中，引用網(wǎng)頁的鏈接數(shù)，一定程度上反映了該網(wǎng)頁的重要性和質(zhì)量。PageRank發(fā)展了這種思想，網(wǎng)頁間的鏈接是不平等的。 PageRank定義如下: 我們假設(shè)T1…Tn指向網(wǎng)頁A（例如，被引用）。參數(shù)d是制動因子，使結(jié)果在0，1之間。通常d等于0.85。在下一節(jié)將詳細(xì)介紹d。C（A）定義為網(wǎng)頁A指向其它網(wǎng)頁的鏈接數(shù)，網(wǎng)頁A的PageRank值由下式給出： PR(A) = (1-d) + d (PR(T1)/C(T1) + ... + PR(Tn)/C(Tn)) 注意PageRank的形式，分布到各個(gè)網(wǎng)頁中，因此所有網(wǎng)頁的PageRank和是1。 PageRank或PR（A）可以用簡單的迭代算法計(jì)算，相應(yīng)規(guī)格化Web鏈接矩陣的主特征向量。中等規(guī)模的網(wǎng)站計(jì)算26‘000’000網(wǎng)頁的PageRank值要花費(fèi)幾小時(shí)。還有一些技術(shù)細(xì)節(jié)超出了本文論述的范圍。 2.1.2直覺判斷 PageRank被看作用戶行為的模型。我們假設(shè)網(wǎng)上沖浪是隨機(jī)的，不斷點(diǎn)擊鏈接，從不返回，最終煩了，另外隨機(jī)選一個(gè)網(wǎng)頁重新開始沖浪。隨機(jī)訪問一個(gè)網(wǎng)頁的可能性就是它的PageRank值。制動因子d是隨機(jī)訪問一個(gè)網(wǎng)頁煩了的可能性，隨機(jī)另選一個(gè)網(wǎng)頁。對單個(gè)網(wǎng)頁或一組網(wǎng)頁，一個(gè)重要的變量加入到制動因子d中。這允許個(gè)人可以故意地誤導(dǎo)系統(tǒng)，以得到較高的PageRank值。我們還有其它的PageRank算法，見98頁。另外的直覺判斷是一個(gè)網(wǎng)頁有很多網(wǎng)頁指向它，或者一些PageRank值高的網(wǎng)頁指向它，則這個(gè)網(wǎng)頁很重要。直覺地，在Web中，一個(gè)網(wǎng)頁被很多網(wǎng)頁引用，那么這個(gè)網(wǎng)頁值得一看。一個(gè)網(wǎng)頁被象Yahoo這樣重要的主頁引用即使一次，也值得一看。如果一個(gè)網(wǎng)頁的質(zhì)量不高，或者是死鏈接，象Yahoo這樣的主頁不會鏈向它。PageRank處理了這兩方面因素，并通過網(wǎng)絡(luò)鏈接遞歸地傳遞。 & nbsp; 2.2鏈接描述文字（Anchor Text）我們的搜索引擎對鏈接文本進(jìn)行了特殊的處理。大多數(shù)搜索引擎把鏈接文字和它所鏈向的網(wǎng)頁（the page that the link is on）聯(lián)系起來。另外，把它和鏈接所指向的網(wǎng)頁聯(lián)系起來。這有幾點(diǎn)好處。第一，通常鏈接描述文字比網(wǎng)頁本身更精確地描述該網(wǎng)頁。第二，鏈接描述文字可能鏈向的文檔不能被文本搜索引擎檢索到，例如圖像，程序和數(shù)據(jù)庫。有可能使返回的網(wǎng)頁不能被抓到。注意哪些抓不到的網(wǎng)頁將會帶來一些問題。在返回給用戶前檢測不了它們的有效性。這種情況搜索引擎可能返回一個(gè)根本不存在的網(wǎng)頁，但是有超級鏈接指向它。然而這種結(jié)果可以被挑出來的，所以此類的問題很少發(fā)生。鏈接描述文字是對被鏈向網(wǎng)頁的宣傳，這個(gè)思想被用在World Wide Web Worm 中，主要因?yàn)樗兄谒阉鞣俏谋拘畔ⅲ軌蛴蒙倭康囊严螺d文檔擴(kuò)大搜索范圍。我們大量應(yīng)用鏈接描述文字，因?yàn)樗兄谔岣咚阉鹘Y(jié)果的質(zhì)量。有效地利用鏈接描述文字技術(shù)上存在一些困難，因?yàn)楸仨毺幚泶罅康臄?shù)據(jù)?，F(xiàn)在我們能抓到24‘000’000個(gè)網(wǎng)頁，已經(jīng)檢索到259‘000’000多個(gè)鏈接描述文字。 2.3其它特點(diǎn)除了PageRank和應(yīng)用鏈接描述文字外，Google還有一些其它特點(diǎn)。第一,所有hit都有位置信息，所以它可以在搜索中廣泛應(yīng)用鄰近性（proximity）。第二，Google跟蹤一些可視化外表細(xì)節(jié)，例如字號。黑體大號字比其它文字更重要。第三，知識庫存儲了原始的全文html網(wǎng)頁。 3有關(guān)工作 Web檢索研究的歷史簡短。World Wide Web Worm（）是最早的搜索引擎之一。后來出現(xiàn)了一些用于學(xué)術(shù)研究的搜索引擎，現(xiàn)在它們中的大多數(shù)被上市公司擁有。與Web的增長和搜索引擎的重要性相比，有關(guān)當(dāng)今搜索引擎技術(shù)的優(yōu)秀論文相當(dāng)少。根據(jù)Michael Mauldin（Lycos Inc的首席科學(xué)家）) ，“各種各樣的服務(wù)（包括Lycos）非常關(guān)注這些數(shù)據(jù)庫的細(xì)節(jié)?！彪m然在搜索引擎的某些特點(diǎn)上做了大量工作。具有代表性的工作有，對現(xiàn)有商業(yè)搜索引擎的結(jié)果進(jìn)行傳遞，或建立小型的個(gè)性化的搜索引擎。最后有關(guān)信息檢索系統(tǒng)的研究很多，尤其在有組織機(jī)構(gòu)集合（well controlled collections）方面。在下面兩節(jié)，我們將討論在信息檢索系統(tǒng)中的哪些領(lǐng)域需要改進(jìn)以便更好的工作在Web上。 3.1信息檢索信息檢索系統(tǒng)誕生在幾年前，并發(fā)展迅速。然而大多數(shù)信息檢索系統(tǒng)研究的對象是小規(guī)模的單一的有組織結(jié)構(gòu)的集合，例如科學(xué)論文集，或相關(guān)主題的新聞故事。實(shí)際上，信息檢索的主要基準(zhǔn)，the Text Retrieval Conference（），用小規(guī)模的、有組織結(jié)構(gòu)的集合作為它們的基準(zhǔn)。大型文集基準(zhǔn)只有20GB，相比之下，我們抓到的24000000個(gè)網(wǎng)頁占147GB。在TREC上工作良好的系統(tǒng)，在Web上卻不一定產(chǎn)生好的結(jié)果。例如，標(biāo)準(zhǔn)向量空間模型企圖返回和查詢請求最相近的文檔，把查詢請求和文檔都看作由出現(xiàn)在它們中的詞匯組成的向量。在Web環(huán)境下，這種策略常常返回非常短的文檔，這些文檔往往是查詢詞再加幾個(gè)字。例如，查詢“Bill Clinton”，返回的網(wǎng)頁只包含“Bill Clinton Sucks”，這是我們從一個(gè)主要搜索引擎中看到的。網(wǎng)絡(luò)上有些爭議，用戶應(yīng)該更準(zhǔn)確地表達(dá)他們想查詢什么，在他們的查詢請求中用更多的詞。我們強(qiáng)烈反對這種觀點(diǎn)。如果用戶提出象“Bill Clinton”這樣的查詢請求，應(yīng)該得到理想的查詢結(jié)果，因?yàn)檫@個(gè)主題有許多高質(zhì)量的信息。象所給的例子，我們認(rèn)為信息檢索標(biāo)準(zhǔn)需要發(fā)展，以便有效地處理Web數(shù)據(jù)。 3.2有組織結(jié)構(gòu)的集合（Well Controlled Collections）與Web的不同點(diǎn) Web是完全無組織的異構(gòu)的大量文檔的集合。Web中的文檔無論內(nèi)在信息還是隱含信息都存在大量的異構(gòu)性。例如，文檔內(nèi)部就用了不同的語言（既有人類語言又有程序），詞匯（[email]地址，鏈接，郵政編碼，電話號碼，產(chǎn)品號），類型（文本，HTML，PDF，圖像，聲音），有些甚至是機(jī)器創(chuàng)建的文件（log文件，或數(shù)據(jù)庫的輸出）?？梢詮奈臋n中推斷出來，但并不包含在文檔中的信息稱為隱含信息。隱含信息包括來源的信譽(yù)，更新頻率，質(zhì)量，訪問量和引用。不但隱含信息的可能來源各種各樣，而且被檢測的信息也大不相同，相差可達(dá)好幾個(gè)數(shù)量級。例如，一個(gè)重要主頁的使用量，象Yahoo 每天瀏覽數(shù)達(dá)到上百萬次，于此相比無名的歷史文章可能十年才被訪問一次。很明顯，搜索引擎對這兩類信息的處理是不同的。 Web與有組織結(jié)構(gòu)集合之間的另外一個(gè)明顯區(qū)別是，事實(shí)上，向Web上傳信息沒有任何限制。靈活利用這點(diǎn)可以發(fā)布任何對搜索引擎影響重大的信息，使路由阻塞，加上為牟利故意操縱搜索引擎，這些已經(jīng)成為一個(gè)嚴(yán)重的問題。這些問題還沒有被傳統(tǒng)的封閉的信息檢索系統(tǒng)所提出來。它關(guān)心的是元數(shù)據(jù)的努力，這在Web搜索引擎中卻不適用，因?yàn)榫W(wǎng)頁中的任何文本都不會向用戶聲稱企圖操縱搜索引擎。甚至有些公司為牟利專門操縱搜索引擎。 4 系統(tǒng)分析（System Anatomy）首先，我們提供高水平的有關(guān)體系結(jié)構(gòu)的討論。然后，詳細(xì)描述重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。最后，主要應(yīng)用：抓網(wǎng)頁，索引，搜索將被嚴(yán)格地檢查。 Figure 1. High Level Google Architecture 4.1Google體系結(jié)構(gòu)概述這一節(jié)，我們將看看整個(gè)系統(tǒng)是如何工作的（give a high level），見圖1。本節(jié)不討論應(yīng)用和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在后幾節(jié)中討論。為了效率大部分Google是用c或c++實(shí)現(xiàn)的，既可以在Solaris也可以在Linux上運(yùn)行。 Google系統(tǒng)中，抓網(wǎng)頁（下載網(wǎng)頁）是由幾個(gè)分布式crawlers完成的。一個(gè)URL服務(wù)器負(fù)責(zé)向crawlers提供URL列表。抓來的網(wǎng)頁交給存儲服務(wù)器storeserver。然后，由存儲服務(wù)器壓縮網(wǎng)頁并把它們存到知識庫repository中。每個(gè)網(wǎng)頁都有一個(gè)ID，稱作docID，當(dāng)新URL從網(wǎng)頁中分析出時(shí)，就被分配一個(gè)docID。由索引器和排序器負(fù)責(zé)建立索引index function。索引器從知識庫中讀取文檔，對其解壓縮和分析。每個(gè)文檔被轉(zhuǎn)換成一組詞的出現(xiàn)情況，稱作命中hits。Hits紀(jì)錄了詞，詞在文檔中的位置，最接近的字號，大小寫。索引器把這些hits分配到一組桶barrel中，產(chǎn)生經(jīng)過部分排序后的索引。索引器的另一個(gè)重要功能是分析網(wǎng)頁中所有的鏈接，將有關(guān)的重要信息存在鏈接描述anchors文件中。該文件包含了足夠的信息，可以用來判斷每個(gè)鏈接鏈出鏈入節(jié)點(diǎn)的信息，和鏈接文本。 URL分解器resolver閱讀鏈接描述anchors文件，并把相對URL轉(zhuǎn)換成絕對URL，再轉(zhuǎn)換成docID。為鏈接描述文本編制索引，并與它所指向的docID關(guān)聯(lián)起來。同時(shí)建立由docID對組成的鏈接數(shù)據(jù)庫。用于計(jì)算所有文檔的PageRank值。用docID分類后的barrels，送給排序器sorter，再根據(jù)wordID進(jìn)行分類，建立反向索引inverted index。這個(gè)操作要恰到好處，以便幾乎不需要暫存空間。排序器還給出docID和偏移量列表，建立反向索引。一個(gè)叫DumpLexicon的程序把這個(gè)列表和由索引器產(chǎn)生的字典結(jié)合在一起，建立一個(gè)新的字典，供搜索器使用。這個(gè)搜索器就是利用一個(gè)Web服務(wù)器，使用由DumpLexicon所生成的字典，利用上述反向索引以及頁面等級PageRank來回答用戶的提問。 4.2主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)經(jīng)過優(yōu)化的Google數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，能夠用較小的代價(jià)抓取大量文檔，建立索引和查詢。雖然近幾年CPU和輸入輸出速率迅速提高。磁盤尋道仍然需要10ms。任何時(shí)候Google系統(tǒng)的設(shè)計(jì)都盡可能地避免磁盤尋道。這對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)影響很大。 4.2.1大文件大文件BigFiles是指虛擬文件生成的多文件系統(tǒng)，用長度是64位的整型數(shù)據(jù)尋址。多文件系統(tǒng)之間的空間分配是自動完成的。BigFiles包也處理已分配和未分配文件描述符。由于操縱系統(tǒng)不能滿足我們的需要，BigFiles也支持基本的壓縮選項(xiàng)。 4.2.2知識庫 Figure 2. Repository Data Structure 知識庫包含每個(gè)網(wǎng)頁的全部HTML。每個(gè)網(wǎng)頁用zlib（見RFC1950）壓縮。壓縮技術(shù)的選擇既要考慮速度又要考慮壓縮率。我們選擇zlib的速度而不是壓縮率很高的bzip。知識庫用bzip的壓縮率接近4：1。而用zlib的壓縮率是3：1。文檔一個(gè)挨著一個(gè)的存儲在知識庫中，前綴是docID，長度，URL，見圖2。訪問知識庫不需要其它的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。這有助于數(shù)據(jù)一致性和升級。用其它數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)重構(gòu)系統(tǒng)，我們只需要修改知識庫和crawler錯(cuò)誤列表文件。 4.2.3文件索引文件索引保存了有關(guān)文檔的一些信息。索引以docID的順序排列，定寬ISAM（Index sequential access mode）。每條記錄包括當(dāng)前文件狀態(tài)，一個(gè)指向知識庫的指針，文件校驗(yàn)和，各種統(tǒng)計(jì)表。如果一個(gè)文檔已經(jīng)被抓到，指針指向docinfo文件，該文件的寬度可變，包含了URL和標(biāo)題。否則指針指向包含這個(gè)URL的URL列表。這種設(shè)計(jì)考慮到簡潔的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以及在查詢中只需要一個(gè)磁盤尋道時(shí)間就能夠訪問一條記錄。還有一個(gè)文件用于把URL轉(zhuǎn)換成docID。它是URL校驗(yàn)和與相應(yīng)docID的列表，按校驗(yàn)和排序。要想知道某個(gè)URL的docID，需要計(jì)算URL的校驗(yàn)和，然后在校驗(yàn)和文件中執(zhí)行二進(jìn)制查找，找到它的docID。通過對這個(gè)文件進(jìn)行合并，可以把一批URL轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的docID。URL分析器用這項(xiàng)技術(shù)把URL轉(zhuǎn)換成docID。這種成批更新的模式是至關(guān)重要的，否則每個(gè)鏈接都需要一次查詢，假如用一塊磁盤，322‘000’000個(gè)鏈接的數(shù)據(jù)集合將花費(fèi)一個(gè)多月的時(shí)間。 4.2.4詞典詞典有幾種不同的形式。和以前系統(tǒng)的重要不同是，詞典對內(nèi)存的要求可以在合理的價(jià)格內(nèi)?，F(xiàn)在實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)，一臺256M內(nèi)存的機(jī)器就可以把詞典裝入到內(nèi)存中?，F(xiàn)在的詞典包含14000000詞匯（雖然一些很少用的詞匯沒有加入到詞典中）。它執(zhí)行分兩部分—詞匯表（用null分隔的連續(xù)串）和指針的哈希表。不同的函數(shù)，詞匯表有一些輔助信息，這超出了本文論述的范圍。 4.2.5 hit list hit list是一篇文檔中所出現(xiàn)的詞的列表，包括位置，字號，大小寫。Hit list占很大空間，用在正向和反向索引中。因此，它的表示形式越有效越好。我們考慮了幾種方案來編碼位置，字號，大小寫—簡單編碼（3個(gè)整型數(shù)），緊湊編碼（支持優(yōu)化分配比特位），哈夫曼編碼。Hit的詳細(xì)信息見圖3。我們的緊湊編碼每個(gè)hit用2字節(jié)。有兩種類型hit，特殊hit和普通hit。特殊hit包含URL，標(biāo)題，鏈接描述文字，meta tag。普通hit包含其它每件事。它包括大小寫特征位，字號，12比特用于描述詞在文檔中的位置（所有超過4095的位置標(biāo)記為4096）。字號采用相對于文檔的其它部分的相對大小表示，占3比特(實(shí)際只用7個(gè)值，因?yàn)?11標(biāo)志是特殊hit)。特殊hit由大小寫特征位，字號位為7表示它是特殊hit，用4比特表示特殊hit的類型，8比特表示位置。對于anchor hit八比特位置位分出4比特用來表示在anchor中的位置，4比特用于表明anchor出現(xiàn)的哈希表hash of the docID。短語查詢是有限的，對某些詞沒有足夠多的anchor。我們希望更新anchor hit的存儲方式，以便解決地址位和docIDhash域位數(shù)不足的問題。

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