这就是搜索引擎：核心技术详解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

张俊林 著

图书标签:

• 搜索引擎
• 信息检索
• 爬虫
• 索引
• 排序
• 算法
• 数据结构
• Python
• 技术详解
• 核心技术

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121148651

版次：1

商品编码：10893803

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-01-01

用纸：轻型纸

页数：300

字数：416000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

　　

《这就是搜索引擎：核心技术详解》适合所有对搜索引擎技术感兴趣的人们，尤其对于相关领域的学生、对搜索引擎核心技术感到好奇的技术人员、从事搜索引擎优化的相关人员及中小网站站长等更有参考价值。

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，张俊林曾经在阿里巴巴搜索技术中心、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
1.4.1 3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（Breath First）
2.4.2 非完全PageRank策略（Partial PageRank）
2.4.3 OCIP策略（Online Page Importance Computation）
2.4.4 大站优先策略（Larger Sites First）
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（Deep Web Crawling）
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（Peer to Peer）
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（Posting List）
3.4 建立索引
3.4.1 两遍文档遍历法（2-Pass In-Memory Inversion）
3.4.2 排序法（Sort-based Inversion）
3.4.3 归并法（Merge-based Inversion）
3.5 动态索引
3.6 索引更新策略
3.6.1 完全重建策略（Complete Re-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（Doc at a Time）
3.7.2 一次一单词（Term at a Time）
3.7.3 跳跃指针（Skip Pointers）
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（Extent List）
3.9 短语查询
3.9.1 位置信息索引（Position Index）
3.9.2 双词索引（Nextword Index）
3.9.3 短语索引（Phrase Index）
3.9.4 混合方法
3.10 分布式索引（Parallel Indexing）
3.10.1 按文档划分（Document Partitioning）
3.10.2 按单词划分（Term Partitioning）
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
4.2.3 Elias Gamma算法与Elias Delta算法
4.2.4 Golomb算法与Rice算法
4.2.5 变长字节算法（Variable Byte）
4.2.6 SimpleX 系列算法
4.2.7 PForDelta算法
4.3 文档编号重排序（DocID Reordering）
4.4 静态索引裁剪（Static Index Pruning）
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（Boolean Model）
5.2 向量空间模型（Vector Space Model）
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（Binary Independent Model）
5.3.3 BM25模型
5.3.4 BM25F模型
5.4 语言模型方法
5.5 机器学习排序（Learning to Rank）
5.5.1 机器学习排序的基本思路
5.5.2 单文档方法（PointWise Approach）
5.5.3 文档对方法（PairWise Approach）
5.5.4 文档列表方法（ListWise Approach）
5.6 检索质量评价标准
5.6.1 精确率与召回率
5.6.2 P@10指标
5.6.3 MAP指标（Mean Average Precision）
本章提要
本章参考文献

第6章 链接分析
6.1 Web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（Random Surfer Model）
6.2.2 子集传播模型
6.2.3 链接分析算法之间的关系
6.3 PageRank算法
6.3.1 从入链数量到PageRank
6.3.2 PageRank计算
6.3.3 链接陷阱（Link Sink）与远程跳转（Teleporting）
6.4 HITS算法（Hypertext Induced Topic Selection）
6.4.1 Hub页面与Authority页面
6.4.2 相互增强关系
6.4.3 HITS算法
6.4.4 HITS算法存在的问题
6.4.5 HITS算法与PageRank算法比较
6.5 SALSA算法
6.5.1 确定计算对象集合
6.5.2 链接关系传播
6.5.3 Authority权值计算
6.6 主题敏感PageRank（Topic Sensitive PageRank）
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
6.7 Hilltop算法
6.7.1 Hilltop算法的一些基本定义
6.7.2 Hilltop算法
6.8 其他改进算法
6.8.1 智能游走模型（Intelligent Surfer Model）
6.8.2 偏置游走模型（Biased Surfer Model）
6.8.3 PHITS算法（Probability Analogy of HITS）
6.8.4 BFS算法（Backward Forward Step）
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
7.1.5 Google的云存储与云计算架构
7.2 Google文件系统（GFS）
7.2.1 GFS设计原则
7.2.2 GFS整体架构
7.2.3 GFS主控服务器
7.2.4 系统交互行为
7.3 Chubby锁服务
7.4 BigTable
7.4.1 BigTable的数据模型
7.4.2 BigTable整体结构
7.4.3 BigTable的管理数据
7.4.4 主控服务器（Master Server）
7.4.5 子表服务器（Tablet Server）
7.5 Megastore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
7.6 Map/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
7.8 Pregel图计算模型
7.9 Dynomo云存储系统
7.9.1 数据划分算法（Partitioning Algorithm）
7.9.2 数据备份（Replication）
7.9.3 数据读写
7.9.4 数据版本控制
7.10 PNUTS云存储系统
7.10.1 PNUTS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
7.11 HayStack存储系统
7.11.1 HayStack整体架构
7.11.2 目录服务
7.11.3 HayStack缓存
7.11.4 HayStack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（Content Farm）
8.2 链接作弊
8.3 页面隐藏作弊
8.4 Web 2.0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
8.6.1 TrustRank算法
8.6.2 BadRank算法
8.6.3 SpamRank
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（Query Session）
9.2.2 点击图（Click Graph）
9.2.3 查询图（Query Graph）
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（Edit Distance）
9.4.2 噪声信道模型（Noise Channel Model）
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
10.2 Shingling算法
10.3 I-Match算法
10.4 SimHash算法
10.4.1 文档指纹计算
10.4.2 相似文档查找
10.5 SpotSig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（Evict Policy）
11.4.1 动态策略
11.4.2 混合策略
11.5 缓存更新策略（Refresh Policy）
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

前言/序言

　　互联网产品形形色色，有产品导向的，有营销导向的，也有技术导向的，但是以技术见长的互联网产品比例相对小些。搜索引擎是目前互联网产品中有技术含量的产品，如果不是唯一，至少也是其中之一。
　　经过十几年的发展，搜索引擎已经成为互联网的重要入口之一，Twitter联合创始人埃文威廉姆斯提出了“域名已死论”：好记的域名不再重要，因为人们会通过搜索进入网站。搜索引擎排名对于中小网站流量来说至关重要。了解搜索引擎简单界面背后的技术原理其实对很多人都很重要。
　　为什么会有这本书
　　最初写本搜索引擎技术书籍的想法萌生于两年前，当时的场景是要给团队成员做搜索技术培训，但是我找遍了相关图书，却没有发现非常合适的搜索技术入门书籍。当时市面上的书籍，要么是信息检索理论方面的专著，理论性太强不易懂，而且真正讲搜索引擎技术的章节并不太多；要么是Lucene代码分析这种过于实务的书籍，像搜索引擎这种充满算法的应用，直接分析开源系统代码并不是非常高效的学习方式。所以当时萌生了写一本既通俗易懂，适合没有相关技术背景的人员阅读，又比较全面，且融入新技术的搜索引擎书籍，但是真正动手开始写是一年前的事情了。
　　写书前我给自己定了几个目标。首先内容要全面，即全面覆盖搜索引擎相关技术的主要方面，不仅要包含倒排索引、检索模型和爬虫等常见内容，也要详细讲解链接分析、网页反作弊、用户搜索意图分析、云存储及网页去重，甚至是搜索引擎缓存等内容，这些都是一个完整搜索引擎的有机构成部分，但是详述其原理的书籍并不多，我希望能够尽可能全面些。
　　第二个目标是通俗易懂。我希望没有任何相关技术背景的人也能够通过阅读这本书有所收获，希望是不懂技术的同学也能大致看懂。这个目标看似简单，其实很不容易达到，我也不敢说这本书已经达到了此目的，但是确实已经尽自己所能去做了。至于具体的措施，则包含以下三个方面。
　　一个是尽可能减少数学公式的出现次数，除非不得已不罗列公式。虽说数学公式具简洁之美，但是大多数人其实对于数学符号是有恐惧和逃避心理的，多年前我也有类似心理，所以但凡可能，尽量不用数学公式。
　　一个是尽可能多举例子，尤其是一些比较难理解的地方，需要例子来增进理解。
　　还有一个是多画图。就我个人的经验来说，尽管算法或者技术是很抽象的，但是如果深入理解其原理，去繁就简，那么一定可以把算法转换成形象的图片。如果不能在头脑中形成算法直观的图形表示，说明并未透彻了解其原理。这是我判断自己是否深入理解算法的一个私有标准。鉴于此，本书中在讲解算法的地方，大量采用了算法原理图，全书包含了超过300幅算法原理讲解图，相信这对于读者深入理解算法会有很大的帮助。
　　第三个目标是强调新现象新技术，比如Google的咖啡因系统及Megastore等云存储系统、Pregel云图计算模型、暗网爬取技术、Web 2.0网页作弊、机器学习排序、情境搜索、社会化搜索等在相关章节都有讲解。
　　第四个目标是强调原理，不纠缠技术细节。对于新手一个易犯的毛病是喜欢抠细节，只见树木不见森林，搞明白了一个公式却不了解其背后的基本思想和出发点。我接触技术人员很多，十有七八会有这个特点。这里有个“道术孰优”的问题，何为“道”？何为“术”？举个例子的话，《孙子兵法》是道，而《三十六计》则为术。“道”所述，是宏观的、原理性的、长久不变的基本原理，而“术”则是在遵循基本原理基础上的具体手段和措施，具有易变性。技术也是如此，算法本身的细节是“术”，算法体现的基本思想则是“道”，知“道”而学“术”，两者虽不可偏废，但是若要选择优先级的话，无疑我会选择先“道”后“术”。
　　以上四点是写书前定下的目标，现在书写完了，也许很多地方不能达到最初的期望，但是尽了力就好。写书的过程很辛苦，起码比我原先想象得要辛苦，因为工作繁忙，所以只能每天早早起床，再加上周末及节假日的时间来完成。也许书中还存在这样那样的缺点，但是我可以无愧地说写这本书是有诚意的。
　　这本书是写给谁的
　　如果您是下列人员之一，那么本书就是写给您的。
　　1.对搜索引擎核心算法有兴趣的技术人员
　　搜索引擎的整体框架是怎样的？包含哪些核心技术？
　　网络爬虫的基本架构是什么？常见的爬取策略是什么？什么是暗网爬取？如何构建分布式爬虫？百度的阿拉丁计划是什么？
　　什么是倒排索引？如何对倒排索引进行数据压缩？
　　搜索引擎如何对搜索结果排序？
　　什么是向量空间模型？什么是概率模型？什么是BM25模型？什么是机器学习排序？它们之间有何异同？
　　PageRank和HITS算法是什么关系？有何异同？SALSA算法是什么？Hilltop算法又是什么？各种链接分析算法之间是什么关系？
　　如何识别搜索用户的真实搜索意图？用户搜索目的可以分为几类？什么是点击图？什么是查询会话？相关搜索是如何做到的？
　　为什么要对网页进行去重处理？如何对网页进行去重？哪种算法效果较好？
　　搜索引擎缓存有几级结构？核心策略是什么？
　　什么是情境搜索？什么是社会化搜索？什么是实时搜索？
　　搜索引擎有哪些发展趋势？
　　如果您对三个以上的问题感兴趣，那么这本书就是为您而写的。
　　2.对云计算与云存储有兴趣的技术人员
　　什么是CAP原理？什么是ACID原理？它们之间有什么异同？
　　Google的整套云计算框架包含哪些技术？Hadoop系列和Google的云计算框架是什么关系？
　　Google的三驾马车GFS、BigTable、MapReduce各自代表什么含义？是什么关系？
　　Google的咖啡因系统的基本原理是什么？
　　Google的Pregel计算模型和MapReduce计算模型有什么区别？
　　Google的Megastore云存储系统和BigTable是什么关系？
　　雅虎公司的PNUTS系统是什么？
　　Facebook公司的Haystack存储系统适合应用在什么场合？
　　如果您对上述问题感兴趣，相信可以从书中找到答案。
　　3.从事搜索引擎优化的网络营销人员及中小网站站长
　　搜索引擎的反作弊策略是怎样的？如何进行优化避免被认为是作弊？
　　搜索引擎如何对搜索结果排序？链接分析和内容排序是什么关系？
　　什么是内容农场？什么是链接农场？它们是什么关系？
　　什么是Web 2.0作弊？有哪些常见手法？
　　什么是SpamRank？什么是TrustRank？什么又是BadRank？它们是什么关系？
　　咖啡因系统对网页排名有何影响？
　　最近有一批电子商务网站针对搜索引擎优化，结果被Google认为是黑帽SEO而导致搜索排名降权，如何避免这种情况？从事相关行业的营销人员和网站站长应该深入了解搜索引擎反作弊的基本策略和方法，甚至是网页排名算法等搜索引擎核心技术。SEO技术说到底其实很简单，虽然不断发生变化，但是很多原理性的策略总是相似的，万变不离其宗，深入了解搜索引擎相关技术原理将形成您的行业竞争优势。
　　4.作者自己
　　我的记性不太好，往往一段时间内了解的技术，时隔几年后就很模糊了，所以这本书也是为我自己写的，以作为技术备查手册。沈利也参与了本书的部分编写工作。
　　张俊林
　　2011年6月

《信息洪流中的导航者：深度解析检索世界的构建与演进》 在这个信息爆炸的时代，我们每日都淹没在海量的数据之中。从浩瀚的互联网到私人电脑中的文件，从海量的文本资料到庞杂的数据库，如何迅速、准确地找到我们所需的信息，已成为一项至关重要的能力。本书将带领读者深入探索那些默默支撑着我们信息检索体验的强大引擎——信息检索系统（Information Retrieval Systems）的奥秘。它并非仅仅关注搜索引擎的表面功能，而是聚焦于其背后驱动的核心技术，从理论基石到前沿实践，层层剥开其复杂而精妙的内在运作机制。 第一部分：检索的哲学基石与模型演进 信息检索的起点，并非代码和算法，而是对“检索”这一行为本身的深刻理解。本部分将追溯信息检索思想的源头，探讨其在不同历史时期所经历的演变。我们将从早期的手工索引、卡片目录时代开始，理解信息组织和查找的基本原理。随后，我们会进入布尔模型（Boolean Model）的时代，学习如何通过精确的逻辑运算来匹配文档与查询。这是一种基于“全有或全无”原则的模型，尽管简单，却为后续更复杂的模型奠定了基础。 接着，我们将重点解析概率模型（Probabilistic Model）的出现及其重要性。概率模型认识到信息检索并非简单的精确匹配，而是存在相关性程度的差异。它引入了概率论的强大工具，通过计算文档与查询之间的相关概率来排序结果，这极大地提升了检索的灵活性和准确性。我们将深入理解BM25等经典概率检索模型，学习其背后的数学原理，包括词频、逆文档频率（TF-IDF）以及查询词的长度等因素如何共同作用，来评估文档的相关性。 再往后，我们将探讨向量空间模型（Vector Space Model）及其在现代检索系统中的关键地位。在这个模型中，文档和查询都被表示为高维空间中的向量，文档之间的相似度可以通过计算向量之间的角度（余弦相似度）来衡量。我们将学习如何将文本转化为数值向量，包括词袋模型（Bag-of-Words）以及更精细的词嵌入（Word Embeddings）技术，例如Word2Vec、GloVe等，这些技术能够捕捉词语之间的语义关系，从而实现更智能的检索。 最后，我们将触及基于学习的模型（Learning-to-Rank, LTR）。这些模型将信息检索的问题转化为一个排序问题，并利用机器学习技术，从大量的用户反馈数据中学习最优的排序函数。我们将介绍LTR的基本框架，包括点排序（Pointwise）、成对排序（Pairwise）和列表排序（Listwise）等方法，以及常用的评估指标（如NDCG, MAP），理解它们如何利用各种特征来优化搜索结果的呈现。 第二部分：文本的理解与表达：从词汇到语义 检索系统的核心在于理解用户查询的意图，并找到与之相关的文档。这个过程的第一步，便是对文本内容进行深度加工和表达。本部分将聚焦于文本预处理和特征提取的关键技术。 我们将详细介绍文本预处理的各个环节，包括分词（Tokenization）——如何将连续的文本切分成有意义的词语或词组，特别是中文分词的挑战与方法；去除停用词（Stop Word Removal）——移除那些对检索意义不大的常见词汇；词干提取（Stemming）和词形还原（Lemmatization）——将词语归一化到其基本形式，以减少词汇的变体，提高匹配率。 随后，我们将深入探讨特征表示的技术。除了经典的TF-IDF，我们还会详细介绍如何利用词嵌入（Word Embeddings）来捕捉词汇的语义信息。我们将学习Word2Vec（Skip-gram和CBOW）、GloVe等模型的原理，理解它们如何通过学习大量文本数据来构建词向量，使得语义相近的词语在向量空间中距离更近。 更进一步，我们将介绍文档表示的方法，包括如何将一系列词向量组合起来，形成能够代表整个文档的向量。我们将探讨Doc2Vec等模型，以及利用Transformer等深度学习架构来生成更具上下文感知能力的句子或段落表示。理解这些技术，意味着我们能够让检索系统不仅仅是匹配关键词，更能理解文本的深层含义。 第三部分：索引构建与检索效率：海量数据的组织之道 面对互联网如此庞大的信息量，如何快速地查找信息是检索系统面临的巨大挑战。本部分将聚焦于索引构建的核心技术，以及如何保证检索的高效性。 我们将从最基础的反向索引（Inverted Index）讲起。理解反向索引的工作原理，即为词汇建立一个指向包含该词汇的文档列表的索引，这极大地加快了查找过程。我们将学习如何构建高效的反向索引，包括词汇的存储、文档ID的列表以及词频等信息的组织。 接着，我们将探讨索引压缩技术。随着数据量的爆炸式增长，索引本身也变得越来越庞大。本部分将介绍各种索引压缩技术，如变长编码（Variable Byte Encoding）、差分编码（Delta Encoding）等，如何有效地减少索引的存储空间，同时又不显著影响检索速度。 我们还将深入研究检索算法。在反向索引的基础上，如何根据用户查询快速地定位到相关的文档。我们将学习倒排列表（Posting List）的遍历和合并算法，以及如何利用各种剪枝（Pruning）技术来提前排除掉不相关的文档，从而加速检索过程。 对于更复杂的查询，例如短语查询或布尔查询，我们将探讨如何利用倒排索引的结构来实现高效的匹配。此外，我们还将简要介绍分布式索引的构建思路，以便应对超大规模的数据集。 第四部分：相关性计算与排序优化：让结果更有价值 检索的最终目的是为用户提供最相关的结果。本部分将深入探讨相关性计算模型以及排序优化的各种技术。 我们将详细解析各种相关性评分函数，如BM25（Okapi BM25）——这是一个在概率模型基础上发展而来的、至今仍广泛使用的经典评分函数，我们将深入理解其各项参数的意义和作用。 除了传统的模型，我们将重点介绍基于深度学习的相关性模型。例如，利用神经网络来学习查询与文档之间的相似度，包括深度匹配网络（Deep Matching Networks）等。我们将学习如何设计神经网络结构，以及如何利用大量的标注数据来训练这些模型，从而实现更精准的相关性判断。 排序（Ranking）是信息检索的关键环节。本部分将详细介绍排序算法。在计算出每个文档与查询的相关性得分后，如何将这些文档按照相关性高低进行排序。我们将讨论排序的挑战，例如如何处理大量的候选文档，以及如何平衡相关性和多样性。 我们将深入研究学习排序（Learning-to-Rank, LTR）的更多细节。理解LTR如何将排序问题转化为一个机器学习问题，并利用各种机器学习模型（如提升树、神经网络）来学习最优的排序函数。我们将学习LTR中的各种特征工程，包括文本特征、用户行为特征、文档元数据特征等，以及如何通过离线训练和在线服务来不断优化排序效果。 第五部分：用户体验与未来趋势：检索的下一站 信息检索技术的发展并非孤立的，它与用户需求、交互方式以及技术进步紧密相连。本部分将探讨如何通过优化用户体验来提升检索系统的整体价值，并展望未来的发展趋势。 我们将讨论用户查询理解的挑战，包括同义词、多义词、口语化表达等问题，以及如何利用自然语言处理（NLP）技术来更好地理解用户的意图。我们将介绍查询扩展（Query Expansion）技术，如何根据用户输入的关键词，自动添加相关的词语，以提高检索的召回率。 用户反馈在检索系统中扮演着至关重要的角色。本部分将深入探讨如何利用点击数据（Clickstream Data）、用户停留时间、收藏等行为来评估检索结果的有效性，并将其反馈给排序模型，形成一个闭环的优化系统。我们将讨论A/B测试在评估新算法和改进用户体验中的应用。 最后，我们将展望信息检索技术的未来。我们将探讨语义搜索（Semantic Search）的进一步发展，即不仅仅关注关键词匹配，而是理解用户查询的深层含义，并返回与之相关的知识图谱、实体、事件等。个性化搜索（Personalized Search）也将是重点，如何根据用户的历史行为、偏好等信息，为不同用户提供定制化的搜索结果。此外，多模态搜索（Multimodal Search），如图像搜索、语音搜索的兴起，以及与其他AI技术的融合，如对话式AI与检索系统的结合，都将是信息检索领域激动人心的新篇章。 通过对以上五大部分的深入剖析，本书旨在为读者构建一个全面、系统的检索技术知识体系，理解从信息组织到内容表达，从索引构建到相关性计算，以及用户体验的优化和未来发展方向。它将帮助您洞察信息洪流中的导航者是如何被构建和不断演进的，从而更深刻地理解我们日常所依赖的信息检索服务。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就充满了科技感，深蓝色的背景搭配银白色的字体，仿佛预示着即将展开一场关于数字世界深层运作的探索之旅。我一直对搜索引擎如何从海量信息中精准地捞出我所需的内容感到好奇，特别是当我在做学术研究或者处理复杂项目时，一个高效的搜索引擎简直是我的“阿拉丁神灯”。我希望这本书能深入浅出地讲解那些我平时可能只会简单使用的“魔法”背后的原理。比如，我总是在想，那个“排名算法”到底是怎么工作的？是基于网页的关键词密度？还是链接的数量？亦或是用户点击的行为？这些细节我希望能得到清晰的解释。而且，我很好奇搜索引擎是如何处理那些不断更新的海量信息的，一个全新的网页是如何在短时间内被发现并纳入索引的？这背后一定有某种精密的爬虫技术在运行吧。我特别期待书中能介绍一些实际的案例，例如某个大型搜索引擎在应对突发新闻事件时，是如何快速调整其抓取和索引策略的。当然，如果能对一些常见的搜索技巧进行原理性的剖析，那将是锦上添花，让我不仅能“用好”搜索引擎，更能“理解”它，从而更好地利用它来服务我的学习和工作。

评分☆☆☆☆☆

我之所以会被这本书吸引，是因为我深知信息是现代社会最宝贵的资源之一，而搜索引擎则是我们获取和筛选这些资源的最强大工具。然而，我们往往习惯于“用”而忽略了“为何”，这本书的标题正好击中了我的求知欲。我希望能了解搜索引擎的“生命周期”，从一个新网页的诞生，到它被发现、被解析、被索引，直至最终出现在搜索结果中，这个完整的流程是如何被高效管理的？我特别想知道，搜索引擎是如何处理那些“重复内容”和“垃圾信息”的？是否有专门的技术来识别和过滤它们？而且，随着互联网上信息量的指数级增长，搜索引擎的存储和计算压力想必是巨大的，书中是否会涉及到一些分布式系统和数据结构方面的技术，来支撑如此庞大的数据处理能力？我对于“搜索结果的个性化”也非常感兴趣，搜索引擎是如何在保护用户隐私的前提下，为不同用户提供定制化的搜索体验的？如果能对这方面的一些技术和伦理考量进行讨论，那就太棒了。我希望这本书能带我进入搜索引擎的“后场”，揭示那些支撑起整个信息世界的幕后英雄。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种经常需要深入研究某个领域的人来说，一个智能且高效的搜索引擎是不可或缺的助手。我对那些能够在海量数据中精准定位、甚至能够预测我潜在需求的“智能”感到着迷。这本书的出现，恰好满足了我对搜索引擎“智能”背后技术的好奇。我希望它能够详细介绍搜索引擎是如何进行“语义理解”的，例如，当用户搜索一个有歧义的词语时，搜索引擎是如何判断用户真正意图的？是否会涉及到自然语言处理（NLP）的某些高级技术？我对于“推荐系统”的原理也很好奇，它与搜索引擎有什么关联？是基于用户行为的分析，还是基于内容的关联度？我希望书中能够解答这些疑问。此外，我一直对“信息检索模型”的演变很感兴趣，从早期的布尔模型到现在的向量空间模型，再到更复杂的深度学习模型，搜索引擎是如何不断吸收和融合这些模型的？如果书中能对不同模型的优劣进行对比分析，并展示它们在实际应用中的效果，那将非常有启发性。我期待这本书能让我不仅能更好地利用搜索引擎，更能理解它在人工智能浪潮中的演进和未来发展方向。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对互联网技术略知一二的爱好者，我一直对搜索引擎的“魔力”充满了敬畏。我平时在工作和生活中，几乎每天都在使用搜索引擎，它就像我大脑的延伸，帮助我快速触达所需的信息。但是，我总觉得我对它的了解停留在“使用层面”，而我渴望了解更深层次的“原理”。这本书的标题“核心技术详解”正是我所期待的。我希望能看到关于“倒排索引”的详细阐述，这是我听说过的一个关键概念，但具体如何实现，如何在高并发的情况下保持高效，我一直没有清晰的概念。另外，我一直好奇，搜索引擎是如何判断一个网页的“质量”的？是仅仅看内容，还是也会考虑网页的加载速度、移动端适配性，甚至用户停留时间？我希望书中能够提供一些关于“PageRank”或其他排名算法的深度解析，包括它们的演进和在现实中的应用。如果书中能够提供一些实际的例子，比如某个搜索引擎在进行算法更新时，会对哪些类型的网站产生影响，以及其背后的逻辑，那就太有价值了。我希望这本书能让我对搜索引擎的运作有一个更全面、更深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

我一直对信息检索和知识管理有着浓厚的兴趣，尤其是在这个信息爆炸的时代，如何有效地获取和组织信息成为了一项核心技能。而搜索引擎无疑是这一过程中的关键工具。我购买这本书，最主要的目的是想深入了解搜索引擎背后那些不为人知的“大脑”。我希望它能详细解释，当我们输入一个关键词时，搜索引擎是如何解析这个查询的，它会考虑同义词、近义词，还是会进行更复杂的语义分析？然后，这些解析后的信息是如何与庞大的数据库进行匹配的？我脑海里总是浮现出各种各样的比喻，比如它像一个巨大的图书馆，而我们输入的查询就像一个精确的图书编码，但现实肯定比这复杂得多。我特别想知道，搜索引擎是如何权衡“精确度”和“广度”的，有时候我搜一个词，出来的结果既有我想找的，也有一些看似无关的，这其中的权衡机制是怎么样的？而且，我很好奇，随着人工智能技术的发展，搜索引擎是否在不断地学习和进化？如果书中有关于机器学习在搜索优化中的应用，那我将非常兴奋。我期待它能提供一些技术细节，让我能一窥搜索引擎的“内功心法”。

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

帮同事买的

评分☆☆☆☆☆

了解中，阅读

评分☆☆☆☆☆

正版，内容全面，易懂

评分☆☆☆☆☆

纸张效果很糙，内容反正是我需要的。

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

有关搜索引擎技术的一本普及书

评分☆☆☆☆☆

学习了，很好

评分☆☆☆☆☆

45464644649