這就是搜索引擎：核心技術詳解 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張俊林 著

圖書標籤:

• 搜索引擎
• 信息檢索
• 爬蟲
• 索引
• 排序
• 算法
• 數據結構
• Python
• 技術詳解
• 核心技術

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121148651

版次：1

商品編碼：10893803

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2012-01-01

用紙：輕型紙

頁數：300

字數：416000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

　　

《這就是搜索引擎：核心技術詳解》適閤所有對搜索引擎技術感興趣的人們，尤其對於相關領域的學生、對搜索引擎核心技術感到好奇的技術人員、從事搜索引擎優化的相關人員及中小網站站長等更有參考價值。

內容簡介

　　搜索引擎作為互聯網發展中至關重要的一種應用，已經成為互聯網各個領域的製高點，其重要性不言而喻。搜索引擎領域也是互聯網應用中不多見的以核心技術作為其命脈的領域，搜索引擎各個子係統是如何設計的？這成為廣大技術人員和搜索引擎優化人員密切關注的內容。
　　《這就是搜索引擎：核心技術詳解》的特點是內容新穎全麵而又通俗易懂。對於實際搜索引擎所涉及的各種核心技術都有全麵細緻的介紹，除瞭作為搜索係統核心的網絡爬蟲、索引係統、排序係統、鏈接分析及用戶分析外，還包括網頁反作弊、緩存管理、網頁去重技術等實際搜索引擎必須關注的技術，同時用相當大的篇幅講解瞭雲計算與雲存儲的核心技術原理。另外，本書也密切關注搜索引擎發展的前沿技術：Google的咖啡因係統及Megastore等雲計算新技術、百度的暗網抓取技術阿拉丁計劃、內容農場作弊、機器學習排序等。諸多新技術在相關章節都有詳細講解，同時對於社會化搜索、實時搜索及情境搜索等搜索引擎的未來發展方嚮做瞭技術展望。為瞭增進讀者的理解，全書大量引入形象的圖片來講解算法原理，相信讀者會發現原來搜索引擎的核心技術理解起來比原先想象的要簡單得多。

作者簡介

張俊林，是技術書籍《這就是搜索引擎:核心技術詳解》的作者，目前擔任暢捷通智能平颱總監。在此之前，張俊林曾經在阿裏巴巴搜索技術中心、百度商務搜索部鳳巢廣告平颱以及新浪微博搜索部及數據係統部擔任資深技術專傢，新浪微博技術委員會成員，負責算法策略方嚮。張俊林還曾是智能信息聚閤網站“玩聚網”的聯閤創始人之一。他的研發興趣集中在：搜索技術、推薦係統、社交挖掘、自然語言處理與大數據算法架構等方麵，並在以上領域有多年工業界實踐經驗。張俊林本科畢業於天津大學管理學院，1999年至2004年在中科院軟件所直接攻讀博士學位，研究方嚮是信息檢索理論與自然語言處理，就學期間曾在ACL/COLING/IJCNLP等國際會議發錶多篇學術論文，另外，他在此期間領導設計的搜索係統曾在美國國防部DARPA主持的TREC第二屆高精度檢索係統評測中在17隻國際高水平研究團隊激烈競爭中勝齣並取得綜閤名的優異成績。

目錄

第1章 搜索引擎及其技術架構
1.1 搜索引擎為何重要
1.1.1 互聯網的發展
1.1.2 商業搜索引擎公司的發展
1.1.3 搜索引擎的重要地位
1.2 搜索引擎技術發展史
1.2.1 史前時代：分類目錄的一代
1.2.2 第一代：文本檢索的一代
1.2.3 第二代：鏈接分析的一代
1.2.4 第三代：用戶中心的一代
1.3 搜索引擎的3個目標
1.4 搜索引擎的3個核心問題
1.4.1 3個核心問題
1.4.2 與技術發展的關係
1.5 搜索引擎的技術架構

第2章 網絡爬蟲
2.1 通用爬蟲框架
2.2 優秀爬蟲的特性
2.3 爬蟲質量的評價標準
2.4 抓取策略
2.4.1 寬度優先遍曆策略（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 大站優先策略（Larger Sites First）
2.5 網頁更新策略
2.5.1 曆史參考策略
2.5.2 用戶體驗策略
2.5.3 聚類抽樣策略
2.6 暗網抓取（Deep Web Crawling）
2.6.1 查詢組閤問題
2.6.2 文本框填寫問題
2.7 分布式爬蟲
2.7.1 主從式分布爬蟲（Master-Slave）
2.7.2 對等式分布爬蟲（Peer to Peer）
本章提要
本章參考文獻

第3章 搜索引擎索引
3.1 索引基礎
3.1.1 單詞-文檔矩陣
3.1.2 倒排索引基本概念
3.1.3 倒排索引簡單實例
3.2 單詞詞典
3.2.1 哈希加鏈錶
3.2.2 樹形結構
3.3 倒排列錶（Posting List）
3.4 建立索引
3.4.1 兩遍文檔遍曆法（2-Pass In-Memory Inversion）
3.4.2 排序法（Sort-based Inversion）
3.4.3 歸並法（Merge-based Inversion）
3.5 動態索引
3.6 索引更新策略
3.6.1 完全重建策略（Complete Re-Build）
3.6.2 再閤並策略（Re-Merge）
3.6.3 原地更新策略（In-Place）
3.6.4 混閤策略（Hybrid）
3.7 查詢處理
3.7.1 一次一文檔（Doc at a Time）
3.7.2 一次一單詞（Term at a Time）
3.7.3 跳躍指針（Skip Pointers）
3.8 多字段索引
3.8.1 多索引方式
3.8.2 倒排列錶方式
3.8.3 擴展列錶方式（Extent List）
3.9 短語查詢
3.9.1 位置信息索引（Position Index）
3.9.2 雙詞索引（Nextword Index）
3.9.3 短語索引（Phrase Index）
3.9.4 混閤方法
3.10 分布式索引（Parallel Indexing）
3.10.1 按文檔劃分（Document Partitioning）
3.10.2 按單詞劃分（Term Partitioning）
3.10.3 兩種方案的比較
本章提要
本章參考文獻

第4章 索引壓縮
4.1 詞典壓縮
4.2 倒排列錶壓縮算法
4.2.1 評價索引壓縮算法的指標
4.2.2 一元編碼與二進製編碼
4.2.3 Elias Gamma算法與Elias Delta算法
4.2.4 Golomb算法與Rice算法
4.2.5 變長字節算法（Variable Byte）
4.2.6 SimpleX 係列算法
4.2.7 PForDelta算法
4.3 文檔編號重排序（DocID Reordering）
4.4 靜態索引裁剪（Static Index Pruning）
4.4.1 以單詞為中心的索引裁剪
4.4.2 以文檔為中心的索引裁剪
本章提要
本章參考文獻

第5章 檢索模型與搜索排序
5.1 布爾模型（Boolean Model）
5.2 嚮量空間模型（Vector Space Model）
5.2.1 文檔錶示
5.2.2 相似性計算
5.2.3 特徵權重計算
5.3 概率檢索模型
5.3.1 概率排序原理
5.3.2 二元獨立模型（Binary Independent Model）
5.3.3 BM25模型
5.3.4 BM25F模型
5.4 語言模型方法
5.5 機器學習排序（Learning to Rank）
5.5.1 機器學習排序的基本思路
5.5.2 單文檔方法（PointWise Approach）
5.5.3 文檔對方法（PairWise Approach）
5.5.4 文檔列錶方法（ListWise Approach）
5.6 檢索質量評價標準
5.6.1 精確率與召迴率
5.6.2 P@10指標
5.6.3 MAP指標（Mean Average Precision）
本章提要
本章參考文獻

第6章 鏈接分析
6.1 Web圖
6.2 兩個概念模型及算法之間的關係
6.2.1 隨機遊走模型（Random Surfer Model）
6.2.2 子集傳播模型
6.2.3 鏈接分析算法之間的關係
6.3 PageRank算法
6.3.1 從入鏈數量到PageRank
6.3.2 PageRank計算
6.3.3 鏈接陷阱（Link Sink）與遠程跳轉（Teleporting）
6.4 HITS算法（Hypertext Induced Topic Selection）
6.4.1 Hub頁麵與Authority頁麵
6.4.2 相互增強關係
6.4.3 HITS算法
6.4.4 HITS算法存在的問題
6.4.5 HITS算法與PageRank算法比較
6.5 SALSA算法
6.5.1 確定計算對象集閤
6.5.2 鏈接關係傳播
6.5.3 Authority權值計算
6.6 主題敏感PageRank（Topic Sensitive PageRank）
6.6.1 主題敏感PageRank與PageRank的差異
6.6.2 主題敏感PageRank計算流程
6.6.3 利用主題敏感PageRank構造個性化搜索
6.7 Hilltop算法
6.7.1 Hilltop算法的一些基本定義
6.7.2 Hilltop算法
6.8 其他改進算法
6.8.1 智能遊走模型（Intelligent Surfer Model）
6.8.2 偏置遊走模型（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
本章參考文獻

第7章 雲存儲與雲計算
7.1 雲存儲與雲計算概述
7.1.1 基本假設
7.1.2 理論基礎
7.1.3 數據模型
7.1.4 基本問題
7.1.5 Google的雲存儲與雲計算架構
7.2 Google文件係統（GFS）
7.2.1 GFS設計原則
7.2.2 GFS整體架構
7.2.3 GFS主控服務器
7.2.4 係統交互行為
7.3 Chubby鎖服務
7.4 BigTable
7.4.1 BigTable的數據模型
7.4.2 BigTable整體結構
7.4.3 BigTable的管理數據
7.4.4 主控服務器（Master Server）
7.4.5 子錶服務器（Tablet Server）
7.5 Megastore係統
7.5.1 實體群組切分
7.5.2 數據模型
7.5.3 數據讀寫與備份
7.6 Map/Reduce雲計算模型
7.6.1 計算模型
7.6.2 整體邏輯流程
7.6.3 應用示例
7.7 咖啡因係統--Percolator
7.7.1 事務支持
7.7.2 觀察/通知體係結構
7.8 Pregel圖計算模型
7.9 Dynomo雲存儲係統
7.9.1 數據劃分算法（Partitioning Algorithm）
7.9.2 數據備份（Replication）
7.9.3 數據讀寫
7.9.4 數據版本控製
7.10 PNUTS雲存儲係統
7.10.1 PNUTS整體架構
7.10.2 存儲單元
7.10.3 子錶控製器與數據路由器
7.10.4 雅虎消息代理
7.10.5 數據一緻性
7.11 HayStack存儲係統
7.11.1 HayStack整體架構
7.11.2 目錄服務
7.11.3 HayStack緩存
7.11.4 HayStack存儲係統
本章提要
本章參考文獻

第8章 網頁反作弊
8.1 內容作弊
8.1.1 常見內容作弊手段
8.1.2 內容農場（Content Farm）
8.2 鏈接作弊
8.3 頁麵隱藏作弊
8.4 Web 2.0作弊方法
8.5 反作弊技術的整體思路
8.5.1 信任傳播模型
8.5.2 不信任傳播模型
8.5.3 異常發現模型
8.6 通用鏈接反作弊方法
8.6.1 TrustRank算法
8.6.2 BadRank算法
8.6.3 SpamRank
8.7 專用鏈接反作弊技術
8.7.1 識彆鏈接農場
8.7.2 識彆Google轟炸
8.8 識彆內容作弊
8.9 反隱藏作弊
8.9.1 識彆頁麵隱藏
8.9.2 識彆網頁重定嚮
8.10 搜索引擎反作弊綜閤框架
本章提要
本章參考文獻

第9章 用戶查詢意圖分析
9.1 搜索行為及其意圖
9.1.1 用戶搜索行為
9.1.2 用戶搜索意圖分類
9.2 搜索日誌挖掘
9.2.1 查詢會話（Query Session）
9.2.2 點擊圖（Click Graph）
9.2.3 查詢圖（Query Graph）
9.3 相關搜索
9.3.1 基於查詢會話的方法
9.3.2 基於點擊圖的方法
9.4 查詢糾錯
9.4.1 編輯距離（Edit Distance）
9.4.2 噪聲信道模型（Noise Channel Model）
本章提要
本章參考文獻

第10章 網頁去重
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 文檔指紋計算
10.4.2 相似文檔查找
10.5 SpotSig算法
10.5.1 特徵抽取
10.5.2 相似文檔查找
本章提要
本章參考文獻

第11章 搜索引擎緩存機製
11.1 搜索引擎緩存係統架構
11.2 緩存對象
11.3 緩存結構
11.4 緩存淘汰策略（Evict Policy）
11.4.1 動態策略
11.4.2 混閤策略
11.5 緩存更新策略（Refresh Policy）
本章提要
本章參考文獻

第12章 搜索引擎發展趨勢
12.1 個性化搜索
12.2 社會化搜索
12.3 實時搜索
12.4 移動搜索
12.5 地理位置感知搜索
12.6 跨語言搜索
12.7 多媒體搜索
12.8 情境搜索

前言/序言

　　互聯網産品形形色色，有産品導嚮的，有營銷導嚮的，也有技術導嚮的，但是以技術見長的互聯網産品比例相對小些。搜索引擎是目前互聯網産品中有技術含量的産品，如果不是唯一，至少也是其中之一。
　　經過十幾年的發展，搜索引擎已經成為互聯網的重要入口之一，Twitter聯閤創始人埃文威廉姆斯提齣瞭“域名已死論”：好記的域名不再重要，因為人們會通過搜索進入網站。搜索引擎排名對於中小網站流量來說至關重要。瞭解搜索引擎簡單界麵背後的技術原理其實對很多人都很重要。
　　為什麼會有這本書
　　最初寫本搜索引擎技術書籍的想法萌生於兩年前，當時的場景是要給團隊成員做搜索技術培訓，但是我找遍瞭相關圖書，卻沒有發現非常閤適的搜索技術入門書籍。當時市麵上的書籍，要麼是信息檢索理論方麵的專著，理論性太強不易懂，而且真正講搜索引擎技術的章節並不太多；要麼是Lucene代碼分析這種過於實務的書籍，像搜索引擎這種充滿算法的應用，直接分析開源係統代碼並不是非常高效的學習方式。所以當時萌生瞭寫一本既通俗易懂，適閤沒有相關技術背景的人員閱讀，又比較全麵，且融入新技術的搜索引擎書籍，但是真正動手開始寫是一年前的事情瞭。
　　寫書前我給自己定瞭幾個目標。首先內容要全麵，即全麵覆蓋搜索引擎相關技術的主要方麵，不僅要包含倒排索引、檢索模型和爬蟲等常見內容，也要詳細講解鏈接分析、網頁反作弊、用戶搜索意圖分析、雲存儲及網頁去重，甚至是搜索引擎緩存等內容，這些都是一個完整搜索引擎的有機構成部分，但是詳述其原理的書籍並不多，我希望能夠盡可能全麵些。
　　第二個目標是通俗易懂。我希望沒有任何相關技術背景的人也能夠通過閱讀這本書有所收獲，希望是不懂技術的同學也能大緻看懂。這個目標看似簡單，其實很不容易達到，我也不敢說這本書已經達到瞭此目的，但是確實已經盡自己所能去做瞭。至於具體的措施，則包含以下三個方麵。
　　一個是盡可能減少數學公式的齣現次數，除非不得已不羅列公式。雖說數學公式具簡潔之美，但是大多數人其實對於數學符號是有恐懼和逃避心理的，多年前我也有類似心理，所以但凡可能，盡量不用數學公式。
　　一個是盡可能多舉例子，尤其是一些比較難理解的地方，需要例子來增進理解。
　　還有一個是多畫圖。就我個人的經驗來說，盡管算法或者技術是很抽象的，但是如果深入理解其原理，去繁就簡，那麼一定可以把算法轉換成形象的圖片。如果不能在頭腦中形成算法直觀的圖形錶示，說明並未透徹瞭解其原理。這是我判斷自己是否深入理解算法的一個私有標準。鑒於此，本書中在講解算法的地方，大量采用瞭算法原理圖，全書包含瞭超過300幅算法原理講解圖，相信這對於讀者深入理解算法會有很大的幫助。
　　第三個目標是強調新現象新技術，比如Google的咖啡因係統及Megastore等雲存儲係統、Pregel雲圖計算模型、暗網爬取技術、Web 2.0網頁作弊、機器學習排序、情境搜索、社會化搜索等在相關章節都有講解。
　　第四個目標是強調原理，不糾纏技術細節。對於新手一個易犯的毛病是喜歡摳細節，隻見樹木不見森林，搞明白瞭一個公式卻不瞭解其背後的基本思想和齣發點。我接觸技術人員很多，十有七八會有這個特點。這裏有個“道術孰優”的問題，何為“道”？何為“術”？舉個例子的話，《孫子兵法》是道，而《三十六計》則為術。“道”所述，是宏觀的、原理性的、長久不變的基本原理，而“術”則是在遵循基本原理基礎上的具體手段和措施，具有易變性。技術也是如此，算法本身的細節是“術”，算法體現的基本思想則是“道”，知“道”而學“術”，兩者雖不可偏廢，但是若要選擇優先級的話，無疑我會選擇先“道”後“術”。
　　以上四點是寫書前定下的目標，現在書寫完瞭，也許很多地方不能達到最初的期望，但是盡瞭力就好。寫書的過程很辛苦，起碼比我原先想象得要辛苦，因為工作繁忙，所以隻能每天早早起床，再加上周末及節假日的時間來完成。也許書中還存在這樣那樣的缺點，但是我可以無愧地說寫這本書是有誠意的。
　　這本書是寫給誰的
　　如果您是下列人員之一，那麼本書就是寫給您的。
　　1.對搜索引擎核心算法有興趣的技術人員
　　搜索引擎的整體框架是怎樣的？包含哪些核心技術？
　　網絡爬蟲的基本架構是什麼？常見的爬取策略是什麼？什麼是暗網爬取？如何構建分布式爬蟲？百度的阿拉丁計劃是什麼？
　　什麼是倒排索引？如何對倒排索引進行數據壓縮？
　　搜索引擎如何對搜索結果排序？
　　什麼是嚮量空間模型？什麼是概率模型？什麼是BM25模型？什麼是機器學習排序？它們之間有何異同？
　　PageRank和HITS算法是什麼關係？有何異同？SALSA算法是什麼？Hilltop算法又是什麼？各種鏈接分析算法之間是什麼關係？
　　如何識彆搜索用戶的真實搜索意圖？用戶搜索目的可以分為幾類？什麼是點擊圖？什麼是查詢會話？相關搜索是如何做到的？
　　為什麼要對網頁進行去重處理？如何對網頁進行去重？哪種算法效果較好？
　　搜索引擎緩存有幾級結構？核心策略是什麼？
　　什麼是情境搜索？什麼是社會化搜索？什麼是實時搜索？
　　搜索引擎有哪些發展趨勢？
　　如果您對三個以上的問題感興趣，那麼這本書就是為您而寫的。
　　2.對雲計算與雲存儲有興趣的技術人員
　　什麼是CAP原理？什麼是ACID原理？它們之間有什麼異同？
　　Google的整套雲計算框架包含哪些技術？Hadoop係列和Google的雲計算框架是什麼關係？
　　Google的三駕馬車GFS、BigTable、MapReduce各自代錶什麼含義？是什麼關係？
　　Google的咖啡因係統的基本原理是什麼？
　　Google的Pregel計算模型和MapReduce計算模型有什麼區彆？
　　Google的Megastore雲存儲係統和BigTable是什麼關係？
　　雅虎公司的PNUTS係統是什麼？
　　Facebook公司的Haystack存儲係統適閤應用在什麼場閤？
　　如果您對上述問題感興趣，相信可以從書中找到答案。
　　3.從事搜索引擎優化的網絡營銷人員及中小網站站長
　　搜索引擎的反作弊策略是怎樣的？如何進行優化避免被認為是作弊？
　　搜索引擎如何對搜索結果排序？鏈接分析和內容排序是什麼關係？
　　什麼是內容農場？什麼是鏈接農場？它們是什麼關係？
　　什麼是Web 2.0作弊？有哪些常見手法？
　　什麼是SpamRank？什麼是TrustRank？什麼又是BadRank？它們是什麼關係？
　　咖啡因係統對網頁排名有何影響？
　　最近有一批電子商務網站針對搜索引擎優化，結果被Google認為是黑帽SEO而導緻搜索排名降權，如何避免這種情況？從事相關行業的營銷人員和網站站長應該深入瞭解搜索引擎反作弊的基本策略和方法，甚至是網頁排名算法等搜索引擎核心技術。SEO技術說到底其實很簡單，雖然不斷發生變化，但是很多原理性的策略總是相似的，萬變不離其宗，深入瞭解搜索引擎相關技術原理將形成您的行業競爭優勢。
　　4.作者自己
　　我的記性不太好，往往一段時間內瞭解的技術，時隔幾年後就很模糊瞭，所以這本書也是為我自己寫的，以作為技術備查手冊。瀋利也參與瞭本書的部分編寫工作。
　　張俊林
　　2011年6月

《信息洪流中的導航者：深度解析檢索世界的構建與演進》 在這個信息爆炸的時代，我們每日都淹沒在海量的數據之中。從浩瀚的互聯網到私人電腦中的文件，從海量的文本資料到龐雜的數據庫，如何迅速、準確地找到我們所需的信息，已成為一項至關重要的能力。本書將帶領讀者深入探索那些默默支撐著我們信息檢索體驗的強大引擎——信息檢索係統（Information Retrieval Systems）的奧秘。它並非僅僅關注搜索引擎的錶麵功能，而是聚焦於其背後驅動的核心技術，從理論基石到前沿實踐，層層剝開其復雜而精妙的內在運作機製。 第一部分：檢索的哲學基石與模型演進 信息檢索的起點，並非代碼和算法，而是對“檢索”這一行為本身的深刻理解。本部分將追溯信息檢索思想的源頭，探討其在不同曆史時期所經曆的演變。我們將從早期的手工索引、卡片目錄時代開始，理解信息組織和查找的基本原理。隨後，我們會進入布爾模型（Boolean Model）的時代，學習如何通過精確的邏輯運算來匹配文檔與查詢。這是一種基於“全有或全無”原則的模型，盡管簡單，卻為後續更復雜的模型奠定瞭基礎。 接著，我們將重點解析概率模型（Probabilistic Model）的齣現及其重要性。概率模型認識到信息檢索並非簡單的精確匹配，而是存在相關性程度的差異。它引入瞭概率論的強大工具，通過計算文檔與查詢之間的相關概率來排序結果，這極大地提升瞭檢索的靈活性和準確性。我們將深入理解BM25等經典概率檢索模型，學習其背後的數學原理，包括詞頻、逆文檔頻率（TF-IDF）以及查詢詞的長度等因素如何共同作用，來評估文檔的相關性。 再往後，我們將探討嚮量空間模型（Vector Space Model）及其在現代檢索係統中的關鍵地位。在這個模型中，文檔和查詢都被錶示為高維空間中的嚮量，文檔之間的相似度可以通過計算嚮量之間的角度（餘弦相似度）來衡量。我們將學習如何將文本轉化為數值嚮量，包括詞袋模型（Bag-of-Words）以及更精細的詞嵌入（Word Embeddings）技術，例如Word2Vec、GloVe等，這些技術能夠捕捉詞語之間的語義關係，從而實現更智能的檢索。 最後，我們將觸及基於學習的模型（Learning-to-Rank, LTR）。這些模型將信息檢索的問題轉化為一個排序問題，並利用機器學習技術，從大量的用戶反饋數據中學習最優的排序函數。我們將介紹LTR的基本框架，包括點排序（Pointwise）、成對排序（Pairwise）和列錶排序（Listwise）等方法，以及常用的評估指標（如NDCG, MAP），理解它們如何利用各種特徵來優化搜索結果的呈現。 第二部分：文本的理解與錶達：從詞匯到語義 檢索係統的核心在於理解用戶查詢的意圖，並找到與之相關的文檔。這個過程的第一步，便是對文本內容進行深度加工和錶達。本部分將聚焦於文本預處理和特徵提取的關鍵技術。 我們將詳細介紹文本預處理的各個環節，包括分詞（Tokenization）——如何將連續的文本切分成有意義的詞語或詞組，特彆是中文分詞的挑戰與方法；去除停用詞（Stop Word Removal）——移除那些對檢索意義不大的常見詞匯；詞乾提取（Stemming）和詞形還原（Lemmatization）——將詞語歸一化到其基本形式，以減少詞匯的變體，提高匹配率。 隨後，我們將深入探討特徵錶示的技術。除瞭經典的TF-IDF，我們還會詳細介紹如何利用詞嵌入（Word Embeddings）來捕捉詞匯的語義信息。我們將學習Word2Vec（Skip-gram和CBOW）、GloVe等模型的原理，理解它們如何通過學習大量文本數據來構建詞嚮量，使得語義相近的詞語在嚮量空間中距離更近。 更進一步，我們將介紹文檔錶示的方法，包括如何將一係列詞嚮量組閤起來，形成能夠代錶整個文檔的嚮量。我們將探討Doc2Vec等模型，以及利用Transformer等深度學習架構來生成更具上下文感知能力的句子或段落錶示。理解這些技術，意味著我們能夠讓檢索係統不僅僅是匹配關鍵詞，更能理解文本的深層含義。 第三部分：索引構建與檢索效率：海量數據的組織之道 麵對互聯網如此龐大的信息量，如何快速地查找信息是檢索係統麵臨的巨大挑戰。本部分將聚焦於索引構建的核心技術，以及如何保證檢索的高效性。 我們將從最基礎的反嚮索引（Inverted Index）講起。理解反嚮索引的工作原理，即為詞匯建立一個指嚮包含該詞匯的文檔列錶的索引，這極大地加快瞭查找過程。我們將學習如何構建高效的反嚮索引，包括詞匯的存儲、文檔ID的列錶以及詞頻等信息的組織。 接著，我們將探討索引壓縮技術。隨著數據量的爆炸式增長，索引本身也變得越來越龐大。本部分將介紹各種索引壓縮技術，如變長編碼（Variable Byte Encoding）、差分編碼（Delta Encoding）等，如何有效地減少索引的存儲空間，同時又不顯著影響檢索速度。 我們還將深入研究檢索算法。在反嚮索引的基礎上，如何根據用戶查詢快速地定位到相關的文檔。我們將學習倒排列錶（Posting List）的遍曆和閤並算法，以及如何利用各種剪枝（Pruning）技術來提前排除掉不相關的文檔，從而加速檢索過程。 對於更復雜的查詢，例如短語查詢或布爾查詢，我們將探討如何利用倒排索引的結構來實現高效的匹配。此外，我們還將簡要介紹分布式索引的構建思路，以便應對超大規模的數據集。 第四部分：相關性計算與排序優化：讓結果更有價值 檢索的最終目的是為用戶提供最相關的結果。本部分將深入探討相關性計算模型以及排序優化的各種技術。 我們將詳細解析各種相關性評分函數，如BM25（Okapi BM25）——這是一個在概率模型基礎上發展而來的、至今仍廣泛使用的經典評分函數，我們將深入理解其各項參數的意義和作用。 除瞭傳統的模型，我們將重點介紹基於深度學習的相關性模型。例如，利用神經網絡來學習查詢與文檔之間的相似度，包括深度匹配網絡（Deep Matching Networks）等。我們將學習如何設計神經網絡結構，以及如何利用大量的標注數據來訓練這些模型，從而實現更精準的相關性判斷。 排序（Ranking）是信息檢索的關鍵環節。本部分將詳細介紹排序算法。在計算齣每個文檔與查詢的相關性得分後，如何將這些文檔按照相關性高低進行排序。我們將討論排序的挑戰，例如如何處理大量的候選文檔，以及如何平衡相關性和多樣性。 我們將深入研究學習排序（Learning-to-Rank, LTR）的更多細節。理解LTR如何將排序問題轉化為一個機器學習問題，並利用各種機器學習模型（如提升樹、神經網絡）來學習最優的排序函數。我們將學習LTR中的各種特徵工程，包括文本特徵、用戶行為特徵、文檔元數據特徵等，以及如何通過離綫訓練和在綫服務來不斷優化排序效果。 第五部分：用戶體驗與未來趨勢：檢索的下一站 信息檢索技術的發展並非孤立的，它與用戶需求、交互方式以及技術進步緊密相連。本部分將探討如何通過優化用戶體驗來提升檢索係統的整體價值，並展望未來的發展趨勢。 我們將討論用戶查詢理解的挑戰，包括同義詞、多義詞、口語化錶達等問題，以及如何利用自然語言處理（NLP）技術來更好地理解用戶的意圖。我們將介紹查詢擴展（Query Expansion）技術，如何根據用戶輸入的關鍵詞，自動添加相關的詞語，以提高檢索的召迴率。 用戶反饋在檢索係統中扮演著至關重要的角色。本部分將深入探討如何利用點擊數據（Clickstream Data）、用戶停留時間、收藏等行為來評估檢索結果的有效性，並將其反饋給排序模型，形成一個閉環的優化係統。我們將討論A/B測試在評估新算法和改進用戶體驗中的應用。 最後，我們將展望信息檢索技術的未來。我們將探討語義搜索（Semantic Search）的進一步發展，即不僅僅關注關鍵詞匹配，而是理解用戶查詢的深層含義，並返迴與之相關的知識圖譜、實體、事件等。個性化搜索（Personalized Search）也將是重點，如何根據用戶的曆史行為、偏好等信息，為不同用戶提供定製化的搜索結果。此外，多模態搜索（Multimodal Search），如圖像搜索、語音搜索的興起，以及與其他AI技術的融閤，如對話式AI與檢索係統的結閤，都將是信息檢索領域激動人心的新篇章。 通過對以上五大部分的深入剖析，本書旨在為讀者構建一個全麵、係統的檢索技術知識體係，理解從信息組織到內容錶達，從索引構建到相關性計算，以及用戶體驗的優化和未來發展方嚮。它將幫助您洞察信息洪流中的導航者是如何被構建和不斷演進的，從而更深刻地理解我們日常所依賴的信息檢索服務。

評分☆☆☆☆☆

我一直對信息檢索和知識管理有著濃厚的興趣，尤其是在這個信息爆炸的時代，如何有效地獲取和組織信息成為瞭一項核心技能。而搜索引擎無疑是這一過程中的關鍵工具。我購買這本書，最主要的目的是想深入瞭解搜索引擎背後那些不為人知的“大腦”。我希望它能詳細解釋，當我們輸入一個關鍵詞時，搜索引擎是如何解析這個查詢的，它會考慮同義詞、近義詞，還是會進行更復雜的語義分析？然後，這些解析後的信息是如何與龐大的數據庫進行匹配的？我腦海裏總是浮現齣各種各樣的比喻，比如它像一個巨大的圖書館，而我們輸入的查詢就像一個精確的圖書編碼，但現實肯定比這復雜得多。我特彆想知道，搜索引擎是如何權衡“精確度”和“廣度”的，有時候我搜一個詞，齣來的結果既有我想找的，也有一些看似無關的，這其中的權衡機製是怎麼樣的？而且，我很好奇，隨著人工智能技術的發展，搜索引擎是否在不斷地學習和進化？如果書中有關於機器學習在搜索優化中的應用，那我將非常興奮。我期待它能提供一些技術細節，讓我能一窺搜索引擎的“內功心法”。

評分☆☆☆☆☆

對於我這種經常需要深入研究某個領域的人來說，一個智能且高效的搜索引擎是不可或缺的助手。我對那些能夠在海量數據中精準定位、甚至能夠預測我潛在需求的“智能”感到著迷。這本書的齣現，恰好滿足瞭我對搜索引擎“智能”背後技術的好奇。我希望它能夠詳細介紹搜索引擎是如何進行“語義理解”的，例如，當用戶搜索一個有歧義的詞語時，搜索引擎是如何判斷用戶真正意圖的？是否會涉及到自然語言處理（NLP）的某些高級技術？我對於“推薦係統”的原理也很好奇，它與搜索引擎有什麼關聯？是基於用戶行為的分析，還是基於內容的關聯度？我希望書中能夠解答這些疑問。此外，我一直對“信息檢索模型”的演變很感興趣，從早期的布爾模型到現在的嚮量空間模型，再到更復雜的深度學習模型，搜索引擎是如何不斷吸收和融閤這些模型的？如果書中能對不同模型的優劣進行對比分析，並展示它們在實際應用中的效果，那將非常有啓發性。我期待這本書能讓我不僅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進和未來發展方嚮。

評分☆☆☆☆☆

我之所以會被這本書吸引，是因為我深知信息是現代社會最寶貴的資源之一，而搜索引擎則是我們獲取和篩選這些資源的最強大工具。然而，我們往往習慣於“用”而忽略瞭“為何”，這本書的標題正好擊中瞭我的求知欲。我希望能瞭解搜索引擎的“生命周期”，從一個新網頁的誕生，到它被發現、被解析、被索引，直至最終齣現在搜索結果中，這個完整的流程是如何被高效管理的？我特彆想知道，搜索引擎是如何處理那些“重復內容”和“垃圾信息”的？是否有專門的技術來識彆和過濾它們？而且，隨著互聯網上信息量的指數級增長，搜索引擎的存儲和計算壓力想必是巨大的，書中是否會涉及到一些分布式係統和數據結構方麵的技術，來支撐如此龐大的數據處理能力？我對於“搜索結果的個性化”也非常感興趣，搜索引擎是如何在保護用戶隱私的前提下，為不同用戶提供定製化的搜索體驗的？如果能對這方麵的一些技術和倫理考量進行討論，那就太棒瞭。我希望這本書能帶我進入搜索引擎的“後場”，揭示那些支撐起整個信息世界的幕後英雄。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就充滿瞭科技感，深藍色的背景搭配銀白色的字體，仿佛預示著即將展開一場關於數字世界深層運作的探索之旅。我一直對搜索引擎如何從海量信息中精準地撈齣我所需的內容感到好奇，特彆是當我在做學術研究或者處理復雜項目時，一個高效的搜索引擎簡直是我的“阿拉丁神燈”。我希望這本書能深入淺齣地講解那些我平時可能隻會簡單使用的“魔法”背後的原理。比如，我總是在想，那個“排名算法”到底是怎麼工作的？是基於網頁的關鍵詞密度？還是鏈接的數量？亦或是用戶點擊的行為？這些細節我希望能得到清晰的解釋。而且，我很好奇搜索引擎是如何處理那些不斷更新的海量信息的，一個全新的網頁是如何在短時間內被發現並納入索引的？這背後一定有某種精密的爬蟲技術在運行吧。我特彆期待書中能介紹一些實際的案例，例如某個大型搜索引擎在應對突發新聞事件時，是如何快速調整其抓取和索引策略的。當然，如果能對一些常見的搜索技巧進行原理性的剖析，那將是錦上添花，讓我不僅能“用好”搜索引擎，更能“理解”它，從而更好地利用它來服務我的學習和工作。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對互聯網技術略知一二的愛好者，我一直對搜索引擎的“魔力”充滿瞭敬畏。我平時在工作和生活中，幾乎每天都在使用搜索引擎，它就像我大腦的延伸，幫助我快速觸達所需的信息。但是，我總覺得我對它的瞭解停留在“使用層麵”，而我渴望瞭解更深層次的“原理”。這本書的標題“核心技術詳解”正是我所期待的。我希望能看到關於“倒排索引”的詳細闡述，這是我聽說過的一個關鍵概念，但具體如何實現，如何在高並發的情況下保持高效，我一直沒有清晰的概念。另外，我一直好奇，搜索引擎是如何判斷一個網頁的“質量”的？是僅僅看內容，還是也會考慮網頁的加載速度、移動端適配性，甚至用戶停留時間？我希望書中能夠提供一些關於“PageRank”或其他排名算法的深度解析，包括它們的演進和在現實中的應用。如果書中能夠提供一些實際的例子，比如某個搜索引擎在進行算法更新時，會對哪些類型的網站産生影響，以及其背後的邏輯，那就太有價值瞭。我希望這本書能讓我對搜索引擎的運作有一個更全麵、更深入的理解。

評分☆☆☆☆☆

用著還可以，可以試試看....。紙張質量不是很好

評分☆☆☆☆☆

物流快，送快遞的小哥很給力。

評分☆☆☆☆☆

價格非常實惠 , 京東給力

評分☆☆☆☆☆

書很有用。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

還沒看，慢慢研究，好好學習，天天嚮上！

評分☆☆☆☆☆

不錯。不錯。不錯。不錯。

評分☆☆☆☆☆

感覺這本書不錯，京東還是比較方便的，就是希望以後這種書能有些優惠！

評分☆☆☆☆☆

書不錯，係統化的鞏固下知識，技術書籍，雖有點貴，但能學到東西就值

評分☆☆☆☆☆

對數據抓取有很大的幫助