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我们遇到的数据总体分为两种：结构化数据和非结构化数据。
对结构化的数据，我们可以用数据库等方式进行检索（效率差）。对于非结构化数据进行检索，利用windows系统的搜索也可以搜索文件内容，Linux下的grep命令等命令来实现。然而，使用这种顺序扫描的方式是相当费时的，于是便有了全文检索系统。
将非结构化数据转为结构化数据（索引的过程），然后从索引中查找。
假如有3亿条产品标题存在数据库中，需要通过全文检索系统根据关键词来查找出相关的信息。
例如前5条产品标题分别是：
1：破碎机，挖掘机价格，破碎机图片，破碎机行业介绍
2：破碎机销售，价格、磨石机价格、磨刀机价格
3：电视机价格
4：冰箱价格
5：风扇价格
索引过程：遍历每条产品标题，分词，创建倒排链表。
第一条数据分词： 破碎 机 挖掘 机 价格 破碎 机 图片 破碎 机 行业 介绍
统计出现次数：
破碎 3
机 4
挖掘 1
价格 1
图片 1
行业 1
介绍 1
第二条数据分词： 破碎 机 销售 价格 磨石 机 价格 磨刀 机 价格
统计每个词出现次数：
破碎 1
机 3
销售 1
价格 3
磨石 1
磨刀 1
遍历所有的数据，生成倒排链表格式如下：
破碎： 1=》 2 => 3 => N （数字代表文档编号）
机 ： 1 =》 2 => 4
价格： 1 =》 2
挖掘： 1 => 4 => 5 =》 N
图片： 1 => N
行业： 1 => N
介绍： 1 => 8 => 10 =》 N-1
销售： 2 => N
磨石： 2 => N
磨刀： 2 => N
此时倒排表已经建立好。文档多的时候，倒排链表会特别大，不过不用担心，倒排表是格式化后存硬盘的。
检索过程：
输入关键词”破碎机价格”，全文检索系统首先对传入的字符串分词为"破碎 机 价格"，然后取出这3个词对应的倒排表。这时候cpu该上场，cpu会计算出哪些文档同时出现在3个倒排表中。计算之后会得到包含“破碎 机 价格”的所有文档编号（1和2），最后根据这些编号从数据库中查出对应的详细信息并展示给用户。
如上例，搜索“破碎机价格”，文档1和文档2都会出现，那么哪条数据排前面是需要经过一个评分过程。
1：对每个匹配到的文档计算权重（根据搜索的关键词”破碎 机 价格“来计算），使用如下公式：
- Term Frequency (tf)：词频，在此文档中出现了多少次。
- Document Frequency (df)：文档频次，表示总共有多少文档包含此词。
公式最直白解释：df 越大说明越不重要，tf 越大说明越重要。
依照此公式依次对上一步得到的所有文档计算权重，最后求和（复杂的算法，这里是简化的说法），得到这个文档的得分。最终按照得分来排序。
上例中：“破碎” 在2个文档中出现，文档频次（df）就是2
“机” 在3个文档中出现，文档频次是3
“价格” 在5个文档中出现，文档频次是5
此时，得出“破碎”的文档频次（df）最小，”破碎“这个词最重要。再查“破碎“在文档1中出现3次（tf），在文档2中出现1次。此时文档1已经得到一个较大的评分。依次算出所有文档的得分。
继续对“机“、”价格“在所有文档上求出评分，最终会得出文档1评分最高。全文检索系统评分之后，会将文档1排在首位，文档2排在第2位。
5：词组匹配的实现（完全匹配）
待续
6： 属性过滤的实现
待续
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原文地址：http://www.cnblogs.com/dormscript/p/4787641.html
