搜索引擎核心算法是什么

刚开始时有2000个网页,但使用布尔逻辑运算符来分解数据集合,就大大减小了搜索范围本人从事搜索引擎相关的工作已有十一年,今天与大家一起谈谈搜索引擎核心算法之:自然语言和布尔搜索论述引出了如下结论:搜索爬虫和搜索引擎使用某种启发式方法给网页排名,并返回结果爬虫观察模式,以确定某网页的内容,搜索引擎在搜索查询中查找模式,并与爬虫识别的模式进行比较,并返回结果这个理论的复杂性在于,我们使用的是活跃的、不断成长、不断演变的语言,这意味着语言的使用模式也在不断变化为了跟上这种变化,搜索引擎也必须是活跃的、不断成长、不断演变的,所以在理解如何针对搜索引擎定位阿站时,启发式方法是一个非常重要的概念理解它的最简单方法是比较过去和现在的搜索行为,确定搜索是如何演变的开始时使用布尔搜索今天,人们的搜索方式与搜索引擎刚刚问世时的搜索方式完全不同记得以前提过 Archie、Gopher、Jughead和verojnuca 这些早期的索引和搜索程序的能力是相当有限的,要在索引中查找信息,必须对索引非常了解实际上,使用Archie和Gopher时,必须知道所要查找的文档或文件的确切位置有了Jughead和Veronica后,就可以实际搜索信息了:但那时,搜索仍是非常基本的当搜索最终变为可能时,如何查找文件是有一些严苛的规则的在搜索引擎的早期,还没有今天非常普遍的自然语言搜索用户必须指定他们要搜索“这个短语”,而不是搜索“那个短语”,或者精确搜索某个短语.输入靠尔逻辑——在索引中查找正确的文件或文档所需的方法布尔逻辑基于GeorgeBoole在19世纪中叶提出的逻辑代数系统实际上,布尔逻辑就是把数据分解为集合,直到数据集合非常小,满足初始查询提出的要求为止例如,在搜索时,网络上可能有1000个网页有关“pools”,有1000个网页有关“saltwater”,如果搜索“saltwater pools”,就会返回所有2000个阿页这实在太多了但合并这两个术语,仅查找既包含“saltwater”、又包含“pools”的网页,则只返同原来2000个阿页中的一小部分,如图5—1所示为了使这个例子更进一步,可以添加一个限制符,例如“not chlorine”,以缩小数据集合添加这个限制符时,会去除另外部分数据,满足“pools,saltwater. but not chlorine”查询的选项就更少了,如这个例子演示了布尔搜索中使用的3个运算符:与、或、非布尔逻辑基于逻辑代数系统,所以这些运算符都可以用一个符号表示:·与:+·非;·或:默认运算符,返回包含任意一个单词的所有页面,而不管它们的接近程度如何该运算符用单词之间的空格表示现在找到需要的内容的可能性更大,且查找速度更快在互联网搜索的早期.布尔逻辑帮助用户定位需要的文件和文档从启发式方法的角度来看,布尔逻辑为搜索提供了完美的问题解决能力但技术会逐渐成熟起来……