标签:中比 搜索 补全 问题 fail nbsp 分布式系统 通用 逻辑
移动互联网时代搜索引擎依然是重要流量来源以及流量分发渠道,虽然比PC互联网时代权重有所降低。
各大电商淘宝、京东80-90%交易额也是由用户app内搜索、网站内搜索产生,个性化推荐系统本身也和搜索
引擎无论技术还是产品方方面面都与搜索引擎有着关联,我们每天也都和搜索引擎打着交道,搜索知识、
搜索问题、搜索新闻、了解世界,搜索引擎价值巨大,作为一个技术人应该了解他并不断深入了解他。
百度第三代搜索引擎架构
当我们使用搜索引擎检索信息时,输入想要查找检索词,点击回车,搜索引擎在1s左右时间返回十篇
文档。使用他对于有一定互联网经验人来说相当方便,但其背后发生了哪些事情,是不是如前台返回这样
简洁优雅呢,下面杉枫带着大家一起一看究竟。
输入搜索词后,这时搜索引擎会进行联想词推荐、相关搜索推荐。
搜索联想词目的是让搜索更加准确,推荐补全选项是搜索很多并且基于输入词前缀匹配补全,这样能
更精准满足用户检索需求,极大提升用户体验,在通用搜索引擎,以及电商淘宝、京东等电商搜索是标配。
搜素词还要进行分词,分词是搜索准确前提条件,试想如果你搜索“严守一把手机关了”分词成“严守、
严守一、一把、一把手、把手、手机、机关、关了”,这样就很难搜索到想要内容了,分词要识别人物
名称。这种情况属于分词中的歧义,是分词中比较难处理问题,需要不断优化算法以及进行定时人工干
预分词,来使分词准确。
再有就是新词发现,随着社会发展以及互联网快速发展,网民会不断创建词来表达新的含义事物,
因为有研究发现新词带来的分词问题是歧义的10倍左右,所以它是分词面临的最大挑战。“老铁”、“神马”、
“怼”等等需要分词系统要能不断及时对新词进行识别,准确分词。
搜索词短语识别,对于检索词要进行短语判断,如是短语类型检索,给出和搜索短语相关词多,
并且词之间顺序位置要近,形成短语关系为打分权重一个重要依据。
搜索同义词替换,有些时候搜索内容在搜索引擎收录不多,为了满足用户搜索需求,可以将搜索词
进行同义词近义词替换,可以见搜索引擎研究杂记在微信搜索“卓越网”实例,因“卓越网”数据在微信中
不多,微信将“卓越”替换成“优秀”进行搜索文章召回,虽然体验也没有特别好,但终究给用户更多选择。
怎么找到同义词也是好问题。方法一可以通过词典,金山、网易来寻找同义词别名建立同义词库,
再有就是百科中同义,又名等抽取同义词,还可以通过多个搜索词指向同一结果,说明它们有一定几率
是同义词。以及其他方法,后边会写一篇专门做同义词词库提取。
搜索词纠错,输入“刘的华”要能推荐出“刘德华”,“2084”要能推荐出“2048”,“我的后半生”要能推荐
出“我的前半生”,等等因为搜索引擎面向全部用户,很多用户不能熟练使用搜索引擎以及输入法,搜索
词纠错必不可少。
上边是列举出搜索词分词、搜索联想、搜索纠错等一系列过程基本上完成对于搜索词处理。
搜索引擎本身是个分布式系统,用户点击搜索提交搜索词后,搜索引擎收到搜索词后,在多个节点
根据倒排索引进行召回,会根据用户输入进行分词后召回,召回逻辑根据分词、同义词、短语多个维度
进行召回,召回还要包含交集关系(比如搜索“推荐系统架构”)那么包含在“推荐系统”、“架构”两个词倒
排索引下文档取交集。
用户检索内容的分词,少词下文档有几千,多的几万、几十万、几百万,这时取哪些文章进行召回
就很关键,因为磁盘IO很慢不可能实现对于几百万文章全部召回。这时就需要做两种选择,一种是离线
排序根据PageRank、网站权重、作者权重等多个维度离线打分来标识文章质量对文章进行离线排序,
搜索引擎实时召回文章时就只需几百几千个进行召回,几百、几千文章召回很好实现的,性能也没有问
题。一种是离线进行一定排序,搜索引擎实时召回实时根据F-IDF、BM25、其他特征进行打分高分存入
带返回结果集合,设置超时时间到了超时时间停止进行召回,对已存在召回集进行返回。
短语召回集要召回,包含多个词并且多个词在文章中位置近的权重高。
多于召回数据要根据TF-IDF、BM25、用户曝光后点击、跳出率等等多个特征进行打分排序,排序后
进行返回,当下搜索引擎特征因素会有上百甚至几百,但核心目的是为了找到最满足用户需求文章进行返回。
想做推荐引擎想要做好推荐引擎必须研究搜索引擎,因为他俩有千丝万缕关系,研究好了一个对于做
另一个有很多启发。
这篇是篇原理,后边会分享下百度第三代搜索引擎架构,第二代搜索引擎架构有hadoop开源存储引
擎加上c++搜索引擎构成,更新数据需要2-3周实时性差,第三代搜索引擎全部由c++开发打造,抓取更新
数据能到分钟级,性能提升三个数量级是质的飞跃,敬请期待!
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标签:中比 搜索 补全 问题 fail nbsp 分布式系统 通用 逻辑
原文地址:http://www.cnblogs.com/freedommovie/p/7803468.html