象现在很多搜索引擎的原理是什么，比如百度，GOOGLE

请问BAIDU ,GOOGLE是什么原理???~

这篇文章中，我们介绍了google，它是一个大型的搜索引擎（of a large-scale search engine）的原型，搜索引擎在超文本中应用广泛。Google的设计能够高效地抓网页并建立索引，它的查询结果比其它现有系统都高明。这个原型的全文和超连接的数据库至少包含24‘000‘000个网页。我们可以从http://google.stanford.edu/ 下载。
设计搜索引擎是一项富有挑战性的工作。搜索引擎为上亿个网页建立索引，其中包含大量迥然不同的词汇。而且每天要回答成千上万个查询。在网络中，尽管大型搜索引擎非常重要，但是学术界却很少研究它。此外由于技术的快速发展和网页的大量增加，现在建立一个搜索引擎和三年前完全不同。
本文详细介绍了我们的大型搜索引擎，据我们所知，在公开发表的论文中，这是第一篇描述地如此详细。除了把传统数据搜索技术应用到如此大量级网页中所遇到的问题，还有许多新的技术挑战，包括应用超文本中的附加信息改进搜索结果。
本文将解决这个问题，描述如何运用超文本中的附加信息，建立一个大型实用系统。任何人都可以在网上随意发布信息，如何有效地处理这些无组织的超文本集合，也是本文要关注的问题。
关键词 World Wide Web，搜索引擎，信息检索，PageRank, Google 1 绪论 Web 给信息检索带来了新的挑战。Web上的信息量快速增长，同时不断有毫无经验的新用户来体验Web这门艺术。人们喜欢用超级链接来网上冲浪，通常都以象Yahoo这样重要的网页或搜索引擎开始。大家认为List(目录)有效地包含了大家感兴趣的主题，但是它具有主观性，建立和维护的代价高，升级慢，不能包括所有深奥的主题。基于关键词的自动搜索引擎通常返回太多的低质量的匹配。使问题更遭的是，一些广告为了赢得人们的关注想方设法误导自动搜索引擎。
我们建立了一个大型搜索引擎解决了现有系统中的很多问题。应用超文本结构，大大提高了查询质量。我们的系统命名为google，取名自googol的通俗拼法，即10的100次方，这和我们的目标建立一个大型搜索引擎不谋而合。
1.1网络搜索引擎—升级换代（scaling up）：1994-2000 搜索引擎技术不得不快速升级（scale dramatically）跟上成倍增长的web数量。1994年，第一个Web搜索引擎，World Wide Web Worm(WWWW)可以检索到110，000个网页和Web的文件。到1994年11月，顶级的搜索引擎声称可以检索到2‘000’000（WebCrawler）至100‘000’000个网络文件（来自 Search Engine Watch）。可以预见到2000年，可检索到的网页将超过1‘000’000‘000。同时，搜索引擎的访问量也会以惊人的速度增长。在1997年的三四月份，World Wide Web Worm 平均每天收到1500个查询。
在1997年11月，Altavista 声称它每天要处理大约20’000’000个查询。随着网络用户的增长，到2000年，自动搜索引擎每天将处理上亿个查询。我们系统的设计目标要解决许多问题，包括质量和可升级性，引入升级搜索引擎技术（scaling search engine technology），把它升级到如此大量的数据上。
1.2 Google：跟上Web的步伐（Scaling with the Web）建立一个能够和当今web规模相适应的搜索引擎会面临许多挑战。抓网页技术必须足够快，才能跟上网页变化的速度（keep them up to date）。存储索引和文档的空间必须足够大。索引系统必须能够有效地处理上千亿的数据。处理查询必须快，达到每秒能处理成百上千个查询（hundreds to thousands per second.）。随着Web的不断增长，这些任务变得越来越艰巨。然而硬件的执行效率和成本也在快速增长，可以部分抵消这些困难。
还有几个值得注意的因素，如磁盘的寻道时间（disk seek time），操作系统的效率（operating system robustness）。在设计Google的过程中，我们既考虑了Web的增长速度，又考虑了技术的更新。Google的设计能够很好的升级处理海量数据集。它能够有效地利用存储空间来存储索引。优化的数据结构能够快速有效地存取（参考4.2节）。进一步，我们希望，相对于所抓取的文本文件和HTML网页的数量而言，存储和建立索引的代价尽可能的小（参考附录B）。对于象Google这样的集中式系统，采取这些措施得到了令人满意的系统可升级性（scaling properties）。
1. 3设计目标
1.3.1提高搜索质量我们的主要目标是提高Web搜索引擎的质量。1994年，有人认为建立全搜索索引（a complete search index）可以使查找任何数据都变得容易。根据Best of the Web 1994 -- Navigators ，“最好的导航服务可以使在Web上搜索任何信息都很容易（当时所有的数据都可以被登录）”。然而1997年的Web就迥然不同。近来搜索引擎的用户已经证实索引的完整性不是评价搜索质量的唯一标准。用户感兴趣的搜索结果往往湮没在“垃圾结果Junk result”中。实际上，到1997年11月为止，四大商业搜索引擎中只有一个能够找到它自己（搜索自己名字时返回的前十个结果中有它自己）。导致这一问题的主要原因是文档的索引数目增加了好几个数量级，但是用户能够看的文档数却没有增加。用户仍然只希望看前面几十个搜索结果。因此，当集合增大时，我们就需要工具使结果精确（在返回的前几十个结果中，有关文档的数量）。由于是从成千上万个有点相关的文档中选出几十个，实际上，相关的概念就是指最好的文档。高精确非常重要，甚至以响应（系统能够返回的有关文档的总数）为代价。令人高兴的是利用超文本链接提供的信息有助于改进搜索和其它应用 。尤其是链接结构和链接文本，为相关性的判断和高质量的过滤提供了大量的信息。Google既利用了链接结构又用到了anchor文本（见2.1和2.2节）。
1.3.2搜索引擎的学术研究随着时间的流逝，除了发展迅速，Web越来越商业化。1993年，只有1.5%的Web服务是来自.com域名。到1997年，超过了60%。同时，搜索引擎从学术领域走进商业。到现在大多数搜索引擎被公司所有，很少技公开术细节。这就导致搜索引擎技术很大程度上仍然是暗箱操作，并倾向做广告（见附录A）。Google的主要目标是推动学术领域在此方面的发展，和对它的了解。另一个设计目标是给大家一个实用的系统。应用对我们来说非常重要，因为现代网络系统中存在大量的有用数据（us because we think some of the most interesting research will involve leveraging the vast amount of usage data that is available from modern web systems）。例如，每天有几千万个研究。然而，得到这些数据却非常困难，主要因为它们没有商业价值。我们最后的设计目标是建立一个体系结构能够支持新的关于海量Web数据的研究。为了支持新研究，Google以压缩的形式保存了实际所抓到的文档。设计google的目标之一就是要建立一个环境使其他研究者能够很快进入这个领域，处理海量Web数据，得到满意的结果，而通过其它方法却很难得到结果。系统在短时间内被建立起来，已经有几篇论文用到了Google建的数据库，更多的在起步中。我们的另一个目标是建立一个宇宙空间实验室似的环境，在这里研究者甚至学生都可以对我们的海量Web数据设计或做一些实验。
2. 系统特点 Google搜索引擎有两个重要特点，有助于得到高精度的搜索结果。
第一点，应用Web的链接结构计算每个网页的Rank值，称为PageRank，将在98页详细描述它。
第二点，Google利用超链接改进搜索结果。
2.1 PageRank:给网页排序 Web的引用（链接）图是重要的资源，却被当今的搜索引擎很大程度上忽视了。我们建立了一个包含518‘000’000个超链接的图，它是一个具有重要意义的样本。这些图能够快速地计算网页的PageRank值，它是一个客观的标准，较好的符合人们心目中对一个网页重要程度的评价，建立的基础是通过引用判断重要性。因此在web中，PageRank能够优化关键词查询的结果。对于大多数的主题，在网页标题查询中用PageRank优化简单文本匹配，我们得到了令人惊叹的结果（从google.stanford.edu可以得到演示）。对于Google主系统中的全文搜索，PageRank也帮了不少忙。
2.1.1计算PageRank 文献检索中的引用理论用到Web中，引用网页的链接数，一定程度上反映了该网页的重要性和质量。PageRank发展了这种思想，网页间的链接是不平等的。
PageRank定义如下: 我们假设T1…Tn指向网页A（例如，被引用）。参数d是制动因子，使结果在0，1之间。通常d等于0.85。在下一节将详细介绍d。C（A）定义为网页A指向其它网页的链接数，网页A的PageRank值由下式给出： PR(A) = (1-d) + d (PR(T1)/C(T1) + ... + PR(Tn)/C(Tn)) 注意PageRank的形式，分布到各个网页中，因此所有网页的PageRank和是1。 PageRank或PR（A）可以用简单的迭代算法计算，相应规格化Web链接矩阵的主特征向量。中等规模的网站计算26‘000’000网页的PageRank值要花费几小时。还有一些技术细节超出了本文论述的范围。
2.1.2直觉判断 PageRank被看作用户行为的模型。我们假设网上冲浪是随机的，不断点击链接，从不返回，最终烦了，另外随机选一个网页重新开始冲浪。随机访问一个网页的可能性就是它的PageRank值。制动因子d是随机访问一个网页烦了的可能性，随机另选一个网页。对单个网页或一组网页，一个重要的变量加入到制动因子d中。这允许个人可以故意地误导系统，以得到较高的PageRank值。我们还有其它的PageRank算法，见98页。
另外的直觉判断是一个网页有很多网页指向它，或者一些PageRank值高的网页指向它，则这个网页很重要。直觉地，在Web中，一个网页被很多网页引用，那么这个网页值得一看。一个网页被象Yahoo这样重要的主页引用即使一次，也值得一看。如果一个网页的质量不高，或者是死链接，象Yahoo这样的主页不会链向它。PageRank处理了这两方面因素，并通过网络链接递归地传递。
2.2链接描述文字（Anchor Text）我们的搜索引擎对链接文本进行了特殊的处理。大多数搜索引擎把链接文字和它所链向的网页（the page that the link is on）联系起来。另外，把它和链接所指向的网页联系起来。这有几点好处。
第一，通常链接描述文字比网页本身更精确地描述该网页。
第二，链接描述文字可能链向的文档不能被文本搜索引擎检索到，例如图像，程序和数据库。有可能使返回的网页不能被抓到。注意哪些抓不到的网页将会带来一些问题。在返回给用户前检测不了它们的有效性。这种情况搜索引擎可能返回一个根本不存在的网页，但是有超级链接指向它。然而这种结果可以被挑出来的，所以此类的问题很少发生。链接描述文字是对被链向网页的宣传，这个思想被用在World Wide Web Worm 中，主要因为它有助于搜索非文本信息，能够用少量的已下载文档扩大搜索范围。我们大量应用链接描述文字，因为它有助于提高搜索结果的质量。有效地利用链接描述文字技术上存在一些困难，因为必须处理大量的数据。现在我们能抓到24‘000’000个网页，已经检索到259‘000’000多个链接描述文字。
2.3其它特点除了PageRank和应用链接描述文字外，Google还有一些其它特点。
第一,所有hit都有位置信息，所以它可以在搜索中广泛应用邻近性（proximity）。
第二，Google跟踪一些可视化外表细节，例如字号。黑体大号字比其它文字更重要。
第三，知识库存储了原始的全文html网页。
3有关工作 Web检索研究的历史简短。World Wide Web Worm（）是最早的搜索引擎之一。后来出现了一些用于学术研究的搜索引擎，现在它们中的大多数被上市公司拥有。与Web的增长和搜索引擎的重要性相比，有关当今搜索引擎技术的优秀论文相当少。根据Michael Mauldin（Lycos Inc的首席科学家）) ，“各种各样的服务（包括Lycos）非常关注这些数据库的细节。”虽然在搜索引擎的某些特点上做了大量工作。具有代表性的工作有，对现有商业搜索引擎的结果进行传递，或建立小型的个性化的搜索引擎。最后有关信息检索系统的研究很多，尤其在有组织机构集合（well controlled collections）方面。在下面两节，我们将讨论在信息检索系统中的哪些领域需要改进以便更好的工作在Web上。
3.1信息检索信息检索系统诞生在几年前，并发展迅速。然而大多数信息检索系统研究的对象是小规模的单一的有组织结构的集合，例如科学论文集，或相关主题的新闻故事。实际上，信息检索的主要基准，the Text Retrieval Conference（），用小规模的、有组织结构的集合作为它们的基准。
大型文集基准只有20GB，相比之下，我们抓到的24000000个网页占147GB。在TREC上工作良好的系统，在Web上却不一定产生好的结果。例如，标准向量空间模型企图返回和查询请求最相近的文档，把查询请求和文档都看作由出现在它们中的词汇组成的向量。在Web环境下，这种策略常常返回非常短的文档，这些文档往往是查询词再加几个字。例如，查询“Bill Clinton”，返回的网页只包含“Bill Clinton Sucks”，这是我们从一个主要搜索引擎中看到的。网络上有些争议，用户应该更准确地表达他们想查询什么，在他们的查询请求中用更多的词。我们强烈反对这种观点。如果用户提出象“Bill Clinton”这样的查询请求，应该得到理想的查询结果，因为这个主题有许多高质量的信息。象所给的例子，我们认为信息检索标准需要发展，以便有效地处理Web数据。
3.2有组织结构的集合（Well Controlled Collections）与Web的不同点 Web是完全无组织的异构的大量文档的集合。Web中的文档无论内在信息还是隐含信息都存在大量的异构性。例如，文档内部就用了不同的语言（既有人类语言又有程序），词汇（email地址，链接，邮政编码，电话号码，产品号），类型（文本，HTML，PDF，图像，声音），有些甚至是机器创建的文件（log文件，或数据库的输出）。可以从文档中推断出来，但并不包含在文档中的信息称为隐含信息。隐含信息包括来源的信誉，更新频率，质量，访问量和引用。不但隐含信息的可能来源各种各样，而且被检测的信息也大不相同，相差可达好几个数量级。例如，一个重要主页的使用量，象Yahoo 每天浏览数达到上百万次，于此相比无名的历史文章可能十年才被访问一次。很明显，搜索引擎对这两类信息的处理是不同的。 Web与有组织结构集合之间的另外一个明显区别是，事实上，向Web上传信息没有任何限制。灵活利用这点可以发布任何对搜索引擎影响重大的信息，使路由阻塞，加上为牟利故意操纵搜索引擎，这些已经成为一个严重的问题。这些问题还没有被传统的封闭的信息检索系统所提出来。它关心的是元数据的努力，这在Web搜索引擎中却不适用，因为网页中的任何文本都不会向用户声称企图操纵搜索引擎。甚至有些公司为牟利专门操纵搜索引擎。
4 系统分析（System Anatomy）首先，我们提供高水平的有关体系结构的讨论。然后，详细描述重要的数据结构。最后，主要应用：抓网页，索引，搜索将被严格地检查。 Figure 1. High Level Google Architecture 4.1Google体系结构概述这一节，我们将看看整个系统是如何工作的（give a high level），见图1。本节不讨论应用和数据结构，在后几节中讨论。为了效率大部分Google是用c或c++实现的，既可以在Solaris也可以在Linux上运行。
Google系统中，抓网页（下载网页）是由几个分布式crawlers完成的。一个URL服务器负责向crawlers提供URL列表。抓来的网页交给存储服务器storeserver。然后，由存储服务器压缩网页并把它们存到知识库repository中。每个网页都有一个ID，称作docID，当新URL从网页中分析出时，就被分配一个docID。由索引器和排序器负责建立索引index function。索引器从知识库中读取文档，对其解压缩和分析。每个文档被转换成一组词的出现情况，称作命中hits。Hits纪录了词，词在文档中的位置，最接近的字号，大小写。索引器把这些hits分配到一组桶barrel中，产生经过部分排序后的索引。索引器的另一个重要功能是分析网页中所有的链接，将有关的重要信息存在链接描述anchors文件中。该文件包含了足够的信息，可以用来判断每个链接链出链入节点的信息，和链接文本。 URL分解器resolver阅读链接描述anchors文件，并把相对URL转换成绝对URL，再转换成docID。为链接描述文本编制索引，并与它所指向的docID关联起来。同时建立由docID对组成的链接数据库。用于计算所有文档的PageRank值。用docID分类后的barrels，送给排序器sorter，再根据wordID进行分类，建立反向索引inverted index。这个操作要恰到好处，以便几乎不需要暂存空间。排序器还给出docID和偏移量列表，建立反向索引。一个叫DumpLexicon的程序把这个列表和由索引器产生的字典结合在一起，建立一个新的字典，供搜索器使用。这个搜索器就是利用一个Web服务器，使用由DumpLexicon所生成的字典，利用上述反向索引以及页面等级PageRank来回答用户的提问。 4.2主要数据结构经过优化的Google数据结构，能够用较小的代价抓取大量文档，建立索引和查询。虽然近几年CPU和输入输出速率迅速提高。磁盘寻道仍然需要10ms。任何时候Google系统的设计都尽可能地避免磁盘寻道。这对数据结构的设计影响很大。
4.2.1大文件大文件BigFiles是指虚拟文件生成的多文件系统，用长度是64位的整型数据寻址。多文件系统之间的空间分配是自动完成的。BigFiles包也处理已分配和未分配文件描述符。由于操纵系统不能满足我们的需要，BigFiles也支持基本的压缩选项。
4.2.2知识库 Figure 2. Repository Data Structure 知识库包含每个网页的全部HTML。每个网页用zlib（见RFC1950）压缩。压缩技术的选择既要考虑速度又要考虑压缩率。我们选择zlib的速度而不是压缩率很高的bzip。知识库用bzip的压缩率接近4：1。而用zlib的压缩率是3：1。文档一个挨着一个的存储在知识库中，前缀是docID，长度，URL，见图2。访问知识库不需要其它的数据结构。这有助于数据一致性和升级。用其它数据结构重构系统，我们只需要修改知识库和crawler错误列表文件。
4.2.3文件索引文件索引保存了有关文档的一些信息。索引以docID的顺序排列，定宽ISAM（Index sequential access mode）。每条记录包括当前文件状态，一个指向知识库的指针，文件校验和，各种统计表。如果一个文档已经被抓到，指针指向docinfo文件，该文件的宽度可变，包含了URL和标题。否则指针指向包含这个URL的URL列表。这种设计考虑到简洁的数据结构，以及在查询中只需要一个磁盘寻道时间就能够访问一条记录。还有一个文件用于把URL转换成docID。它是URL校验和与相应docID的列表，按校验和排序。要想知道某个URL的docID，需要计算URL的校验和，然后在校验和文件中执行二进制查找，找到它的docID。通过对这个文件进行合并，可以把一批URL转换成对应的docID。URL分析器用这项技术把URL转换成docID。这种成批更新的模式是至关重要的，否则每个链接都需要一次查询，假如用一块磁盘，322‘000’000个链接的数据集合将花费一个多月的时间。
4.2.4词典词典有几种不同的形式。和以前系统的重要不同是，词典对内存的要求可以在合理的价格内。现在实现的系统，一台256M内存的机器就可以把词典装入到内存中。现在的词典包含14000000词汇（虽然一些很少用的词汇没有加入到词典中）。它执行分两部分—词汇表（用null分隔的连续串）和指针的哈希表。不同的函数，词汇表有一些辅助信息，这超出了本文论述的范围。
4.2.5 hit list hit list是一篇文档中所出现的词的列表，包括位置，字号，大小写。Hit list占很大空间，用在正向和反向索引中。因此，它的表示形式越有效越好。我们考虑了几种方案来编码位置，字号，大小写—简单编码（3个整型数），紧凑编码（支持优化分配比特位），哈夫曼编码。Hit的详细信息见图3。我们的紧凑编码每个hit用2字节。有两种类型hit，特殊hit和普通hit。特殊hit包含URL，标题，链接描述文字，meta tag。普通hit包含其它每件事。它包括大小写特征位，字号，12比特用于描述词在文档中的位置（所有超过4095的位置标记为4096）。字号采用相对于文档的其它部分的相对大小表示，占3比特(实际只用7个值，因为111标志是特殊hit)。特殊hit由大小写特征位，字号位为7表示它是特殊hit，用4比特表示特殊hit的类型，8比特表示位置。对于anchor hit八比特位置位分出4比特用来表示在anchor中的位置，4比特用于表明anchor出现的哈希表hash of the docID。短语查询是有限的，对某些词没有足够多的anchor。我们希望更新anchor hit的存储方式，以便解决地址位和docIDhash域位数不足的问题。
因为搜索时，你不会因为文档的字号比别的文档大而特殊对待它，所以采用相对字号。 hit表的长度存储在hit前。为节省空间hit表长度，在正向索引中和wordID结合在一起，在反向索引中和docID结合存储。这就限制它相应地只占8到5比特（用些技巧，可以从wordID中借8bit）如果大于这些比特所能表示的长度，用溢出码填充，其后两字节是真正的长度。 Figure 3. Forward and Reverse Indexes and the Lexicon
4.2.6正向索引实际上，正向索引已经部分排序。它被存在一定数量的barrel中（我们用64个barrels）。每个barrel装着一定范围的wordID。如果一篇文档中的词落到某个barrel，它的docID将被记录到这个barrel中，紧跟着那些词（文档中所有的词汇，还是落入该barrel中的词汇）对应的hitlist。这种模式需要稍多些的存储空间，因为一个docID被用多次，但是它节省了桶数和时间，最后排序器进行索引时降低编码的复杂度。更进一步的措施是，我们不是存储docID本身，而是存储相对于该桶最小的docID的差。用这种方法，未排序的barrel的docID只需24位，省下8位记录hitlist长。
4.2.7反向索引除了反向索引由sorter加工处理之外，它和正向索引包含相同的桶。对每个有效的docID，字典包含一个指向该词所在桶的指针。它指向由docID和它的相应hitlist组成的doclish，这个doclist代表了所有包含该词的文档。 doclist中docID的顺序是一个重要的问题。最简单的解决办法是用doclish排序。这种方法合并多个词时很快。另一个可选方案是用文档中该词出现的次数排序。这种方法回答单词查询，所用时间微不足道。当多词查询时几乎是从头开始。并且当用其它Rank算法改进索引时，非常困难。我们综合了这两种方法，建立两组反向索引barrel，一组barrels的hitlist只包含标题和anchor hit，另一组barrel包含全部的hitlist。我们首先查第一组索引桶，看有没有匹配的项，然后查较大的那组桶。
4.3抓网页运行网络爬行机器人是一项具有挑战性的任务。执行的性能和可靠性甚至更重要，还有一些社会焦点。网络爬行是一项非常薄弱的应用，它需要成百上千的web服务器和各种域名服务器的参与，这些服务器不是我们系统所能控制的。为了覆盖几十亿的网页，Google拥有快速的分布式网络爬行系统。一个URL服务器给若干个网络爬行机器人（我们采用3个）提供URL列表。URL服务器和网络爬行机器人都是用Python实现的。每个网络爬行机器人可以同时打开300个链接。抓取网页必须足够快。最快时，用4个网络爬行机器人每秒可以爬行100个网页。速率达每秒600K。执行的重点是找DNS。每个网络爬行机器人有它自己的DNS cache，所以它不必每个网页都查DNS。每一百个连接都有几种不同的状态：查DNS，连接主机，发送请求，接收回答。这些因素使网络爬行机器人成为系统比较复杂的部分。它用异步IO处理事件，若干请求队列从一个网站到另一个网站不停的抓取网页。运行一个链接到500多万台服务器的网页爬行机器人，产生1千多万登陆口，导致了大量的Email和电话。因为网民众多，总有些人不知道网络爬行机器人是何物，这是他们看到的第一个网络爬行机器人。几乎每天我们都会收到这样的Email“哦，你从我们的网站看了太多的网页，你想干什么？”还有一些人不知道网络搜索机器人避免协议（the robots exclusion protocol），以为他们的网页上写着“版权所有，勿被索引”的字样就会被保护不被索引，不必说，这样的话很难被web crawler理解。因为数据量如此之大，还会遇到一些意想不到的事情。例如，我们的系统曾经企图抓一个在线游戏，结果抓到了游戏中的大量垃圾信息。解决这个问题很简单。但是我们下载了几千万网页后才发现了这个问题。因为网页和服务器的种类繁多，实际上不在大部分Internet上运行它就测试一个网页爬行机器人是不可能。总是有几百个隐含的问题发生在整个web的一个网页上，导致网络爬行机器人崩溃，或者更糟，导致不可预测的不正确的行为。能够访问大部分Internet的系统必须精力充沛并精心测试过。由于象crawler这样大型复杂的系统总是产生这样那样的问题，因此花费一些资源读这些Email，当问题发生时解决它，是有必要的。
4.4Web索引分析—任何运行在整个Web上的分析器必须能够处理可能包含错误的大型集合。范围从HTML标记到标记之间几K字节的0，非ASCII字符，几百层HTML标记的嵌套，各种各样令人难以想象的错误。为了获得最大的速度，我们没有采用YACC产生上下文无关文法CFG分析器，而是采用灵活的方式产生词汇分析器，它自己配有堆栈。分析器的改进大大提高了运行速度，它的精力如此充沛完成了大量工作。把文档装入barrel建立索引—分析完一篇文档，之后把该文档装入barrel中，用内存中的hash表—字典，每个词汇被转换成一个wordID。当hash表字典中加入新的项时，笨拙地存入文件。一旦词汇被转换成wordID，它们在

这个复杂了。李彦宏的专利是：超链分析技术。即你被链接的越多，你的权重就越高。
Google使用的是PageRank，即你被引用的越多，说明你就是原创，你的权重就越高。
可实际上，现在的几种搜索引擎，像百度，google，雅虎,搜狗,网易的有道，基本上都是综合排序，按权重排。
搜索引擎的原理十分复杂，主要涉及抓取内容（蜘蛛技术）、排序技术，防作弊技术等，设计算法、统筹学等科学。楼主有兴趣可以查看相关资料。
http://www.baidu.com/s?wd=%CB%D1%CB%F7%D2%FD%C7%E6%B9%A4%D7%F7%D4%AD%C0%ED&cl=3

一、什么叫搜索引擎？

在Internet上有上百亿可用的公共Web页面，即使是最狂热的冲浪者也不会访问到所有的页面，而只能看到其中的一小部分，更不会在这浩瀚的Web海洋中发现你那即使精彩却渺小的一隅。当然你可以为你的存在做广告，可以用大大的字把你的URL刻在你的身体上，然后裸体穿过白宫草坪，但你得保证媒体正好在那里，并注视到了这一切。与其这样做，不如好好去理解搜索引擎是如何工作的？又怎样选择和使用"keywords"（关键词）等等。
本文的目的就是让众多的页面设计者在了解搜索引擎的基础上，寻求如何使自己的页面在搜索引擎索返回的列表中获得好的排列层次的方法。

"搜索引擎"这个术语一般统指真正意义上的搜索引擎（也就是全文检索搜索引擎）和目录（即目录式分类搜索引擎），其实他们是不一样的，其区别主要在于返回的搜索结果列表是如何编排的。

1、目录

目录（比如Yahoo!）返回的列表是由人工来编排的。
这类引擎提供了一份人工按类别编排的网站目录，各类下边排列着属于这一类别的网站的站名和网址链接，再记录一些摘要信息，对该网站进行概述性介绍（摘要可能是你提交过去的，也可以是引擎站点的编辑为你的站点所做的评价）。人们搜索时就按相应类别的目录查询下去。
这类引擎往往还伴有网站查询功能，也称之为网站检索，即提供一个文字输入框和一个按钮。我们可以在文字框中输入要查找的字、词或短语，再点击按钮，便会在目录中查找相关的站名、网址和内容提要，将查到的内容列表送过来。目前国内Sohoo、常青藤等都是这种搜索方式。

2、搜索引擎

搜索引擎（如HotBot)是自动创建列表的。
搜索引擎看起来与目录的网站查询非常相似，也提供一个文字输入框和按钮，使用方法也相同，而且有些也提供分类目录，但两者却有本质上的区别。
目录的资料库中，搜集保存的是各网站的站名、网址和内容提要；搜索引擎的资料库中，搜集保存的则是各网站的每一个网页的全部内容，范围要大得多。
搜索引擎是以全文检索的方式工作的。全文检索查到的结果不是站名、网址和内容提要，而是与你输入的关键词相关的一个个网页的地址和一小段文字。在这段文字中，可能没有你输入的那个关键词，它只是某一网页的第一段话，甚至是一段无法看懂的标记，但在这个网页中，一定有你所输入的那个关键词，或者相关的词汇。打个比方说，网站查询可以查到网上有哪些报纸，如《文汇报》、《大公报》，而全文检索则可以查到网上这些报纸的每一篇文章中的词汇。

3、两者相结合的搜索引擎

某些搜索引擎同时也提供目录。包含在搜索引擎中的目录通常质量比较高，也能从那里找到许多好站点。因为即使你把你的站点提交过去，也并不能保证一定被加到目录中去，他们把注意力放在那些已经在别的目录中存在的站点上，并有选择地寻找有吸引力的加到自己的目录中。
搜索引擎和目录各有各自不可替代的功用。目录比较简单，要想获得一个好的排列层次，除了你努力创建一个好内容的高品质站点外别无他法。搜索引擎复杂得多，它们随时都在自动地索引众多WEB站点的最新网页，所以常常会发现目录所不能得到的信息。如果你改动了你的页面，搜索引擎还随时会发现这个变化，并重新排列你在列表中的位置。而目录就做不到。下面专门讨论搜索引擎的工作原理以及如何提高在搜索引擎列表中的排列位置。
参考资料：http://www.yuan.sc.cn/cpc/buildweb/search101.htm

按照信息搜集方法和服务提供方式的不同，搜索引擎系统可以分为三大类：

1．目录式搜索引擎：以人工方式或半自动方式搜集信息，由编辑员查看信息之后，人工形成信息摘要，并将信息置于事先确定的分类框架中。信息大多面向网站，提供目录浏览服务和直接检索服务。该类搜索引擎因为加入了人的智能，所以信息准确、导航质量高，缺点是需要人工介入、维护量大、信息量少、信息更新不及时。这类搜索引擎的代表是：Yahoo、LookSmart、Open Directory、Go Guide等。

2．机器人搜索引擎：由一个称为蜘蛛（Spider）的机器人程序以某种策略自动地在互联网中搜集和发现信息，由索引器为搜集到的信息建立索引，由检索器根据用户的查询输入检索索引库，并将查询结果返回给用户。服务方式是面向网页的全文检索服务。该类搜索引擎的优点是信息量大、更新及时、毋需人工干预，缺点是返回信息过多，有很多无关信息，用户必须从结果中进行筛选。这类搜索引擎的代表是：AltaVista、Northern Light、Excite、Infoseek、Inktomi、FAST、Lycos、Google；国内代表为："天网"、悠游、OpenFind等。

3．元搜索引擎：这类搜索引擎没有自己的数据，而是将用户的查询请求同时向多个搜索引擎递交，将返回的结果进行重复排除、重新排序等处理后，作为自己的结果返回给用户。服务方式为面向网页的全文检索。这类搜索引擎的优点是返回结果的信息量更大、更全，缺点是不能够充分使用所使用搜索引擎的功能，用户需要做更多的筛选。这类搜索引擎的代表是WebCrawler、InfoMarket等。

……

主 要 技 术

一个搜索引擎由搜索器、索引器、检索器和用户接口等四个部分组成。

1.搜索器

搜索器的功能是在互联网中漫游，发现和搜集信息。它常常是一个计算机程序，日夜不停地运行。它要尽可能多、尽可能快地搜集各种类型的新信息，同时因为互联网上的信息更新很快，所以还要定期更新已经搜集过的旧信息，以避免死连接和无效连接。目前有两种搜集信息的策略：

● 从一个起始URL集合开始，顺着这些URL中的超链（Hyperlink），以宽度优先、深度优先或启发式方式循环地在互联网中发现信息。这些起始URL可以是任意的URL，但常常是一些非常流行、包含很多链接的站点（如Yahoo！）。

● 将Web空间按照域名、IP地址或国家域名划分，每个搜索器负责一个子空间的穷尽搜索。

搜索器搜集的信息类型多种多样，包括HTML、XML、Newsgroup文章、FTP文件、字处理文档、多媒体信息。

搜索器的实现常常用分布式、并行计算技术，以提高信息发现和更新的速度。商业搜索引擎的信息发现可以达到每天几百万网页。

2.索引器

索引器的功能是理解搜索器所搜索的信息，从中抽取出索引项，用于表示文档以及生成文档库的索引表。

索引项有客观索引项和内容索引项两种：客观项与文档的语意内容无关，如作者名、URL、更新时间、编码、长度、链接流行度（Link Popularity）等等；内容索引项是用来反映文档内容的，如关键词及其权重、短语、单字等等。内容索引项可以分为单索引项和多索引项（或称短语索引项）两种。单索引项对于英文来讲是英语单词，比较容易提取，因为单词之间有天然的分隔符（空格）；对于中文等连续书写的语言，必须进行词语的切分。

在搜索引擎中，一般要给单索引项赋与一个权值，以表示该索引项对文档的区分度，同时用来计算查询结果的相关度。使用的方法一般有统计法、信息论法和概率法。短语索引项的提取方法有统计法、概率法和语言学法。

索引表一般使用某种形式的倒排表（Inversion List），即由索引项查找相应的文档。索引表也可能要记录索引项在文档中出现的位置，以便检索器计算索引项之间的相邻或接近关系（proximity）。

索引器可以使用集中式索引算法或分布式索引算法。当数据量很大时，必须实现即时索引（Instant Indexing），否则不能够跟上信息量急剧增加的速度。索引算法对索引器的性能（如大规模峰值查询时的响应速度）有很大的影响。一个搜索引擎的有效性在很大程度上取决于索引的质量。

3.检索器

检索器的功能是根据用户的查询在索引库中快速检出文档，进行文档与查询的相关度评价，对将要输出的结果进行排序，并实现某种用户相关性反馈机制。

检索器常用的信息检索模型有集合理论模型、代数模型、概率模型和混合模型四种。

4.用户接口

用户接口的作用是输入用户查询、显示查询结果、提供用户相关性反馈机制。主要的目的是方便用户使用搜索引擎，高效率、多方式地从搜索引擎中得到有效、及时的信息。用户接口的设计和实现使用人机交互的理论和方法，以充分适应人类的思维习惯。 用户输入接口可以分为简单接口和复杂接口两种。

简单接口只提供用户输入查询串的文本框；复杂接口可以让用户对查询进行限制，如逻辑运算（与、或、非；+、-）、相近关系（相邻、NEAR）、域名范围（如.edu、.com）、出现位置（如标题、内容）、信息时间、长度等等。目前一些公司和机构正在考虑制定查询选项的标准。

http://www.userver.cn/n1246c142.aspx

在浩如烟海的Internet上，特别是其上的Web（World Wide Web万维网）上，不会搜索，就不会上网。网虫朋友们，你了解搜索引擎吗？它们是怎么工作的？你都使用哪些搜索引擎？今天我就和大家聊聊搜索引擎的话题。

一、搜索引擎的分类

获得网站网页资料，能够建立数据库并提供查询的系统，我们都可以把它叫做搜索引擎。按照工作原理的不同，可以把它们分为两个基本类别：全文搜索引擎（FullText Search Engine）和分类目录Directory）。

全文搜索引擎的数据库是依靠一个叫“网络机器人（Spider）”或叫“网络蜘蛛（crawlers）”的软件，通过网络上的各种链接自动获取大量网页信息内容，并按以定的规则分析整理形成的。Google、百度都是比较典型的全文搜索引擎系统。

分类目录则是通过人工的方式收集整理网站资料形成数据库的，比如雅虎中国以及国内的搜狐、新浪、网易分类目录。另外，在网上的一些导航站点，也可以归属为原始的分类目录，比如“网址之家”（http://www.hao123.com/）。

全文搜索引擎和分类目录在使用上各有长短。全文搜索引擎因为依靠软件进行，所以数据库的容量非常庞大，但是，它的查询结果往往不够准确；分类目录依靠人工收集和整理网站，能够提供更为准确的查询结果，但收集的内容却非常有限。为了取长补短，现在的很多搜索引擎，都同时提供这两类查询，一般对全文搜索引擎的查询称为搜索“所有网站”或“全部网站”，比如Google的全文搜索（http://www.google.com/intl/zh-CN/）；把对分类目录的查询称为搜索“分类目录”或搜索“分类网站”，比如新浪搜索（http://dir.sina.com.cn/）和雅虎中国搜索（http://cn.search.yahoo.com/dirsrch/）。

在网上，对这两类搜索引擎进行整合，还产生了其它的搜索服务，在这里，我们权且也把它们称作搜索引擎，主要有这两类：

⒈元搜索引擎(META Search Engine)。这类搜索引擎一般都没有自己网络机器人及数据库，它们的搜索结果是通过调用、控制和优化其它多个独立搜索引擎的搜索结果并以统一的格式在同一界面集中显示。元搜索引擎虽没有“网络机器人”或“网络蜘蛛”，也无独立的索引数据库，但在检索请求提交、检索接口代理和检索结果显示等方面，均有自己研发的特色元搜索技术。比如“metaFisher元搜索引擎”（http://www.hsfz.net/fish/），它就调用和整合了Google、Yahoo、AlltheWeb、百度和OpenFind等多家搜索引擎的数据。

⒉集成搜索引擎（All－in－One Search Page）。集成搜索引擎是通过网络技术，在一个网页上链接很多个独立搜索引擎，查询时，点选或指定搜索引擎，一次输入，多个搜索引擎同时查询，搜索结果由各搜索引擎分别以不同页面显示，比如“网际瑞士军刀”（http://free.okey.net/%7Efree/search1.htm）。

二、搜索引擎的工作原理

全文搜索引擎的“网络机器人”或“网络蜘蛛”是一种网络上的软件，它遍历Web空间，能够扫描一定IP地址范围内的网站，并沿着网络上的链接从一个网页到另一个网页，从一个网站到另一个网站采集网页资料。它为保证采集的资料最新，还会回访已抓取过的网页。网络机器人或网络蜘蛛采集的网页，还要有其它程序进行分析，根据一定的相关度算法进行大量的计算建立网页索引，才能添加到索引数据库中。我们平时看到的全文搜索引擎，实际上只是一个搜索引擎系统的检索界面，当你输入关键词进行查询时，搜索引擎会从庞大的数据库中找到符合该关键词的所有相关网页的索引，并按一定的排名规则呈现给我们。不同的搜索引擎，网页索引数据库不同，排名规则也不尽相同，所以，当我们以同一关键词用不同的搜索引擎查询时，搜索结果也就不尽相同。

和全文搜索引擎一样，分类目录的整个工作过程也同样分为收集信息、分析信息和查询信息三部分，只不过分类目录的收集、分析信息两部分主要依靠人工完成。分类目录一般都有专门的编辑人员，负责收集网站的信息。随着收录站点的增多，现在一般都是由站点管理者递交自己的网站信息给分类目录，然后由分类目录的编辑人员审核递交的网站，以决定是否收录该站点。如果该站点审核通过，分类目录的编辑人员还需要分析该站点的内容，并将该站点放在相应的类别和目录中。所有这些收录的站点同样被存放在一个“索引数据库”中。用户在查询信息时，可以选择按照关键词搜索，也可按分类目录逐层查找。如以关键词搜索，返回的结果跟全文搜索引擎一样，也是根据信息关联程度排列网站。需要注意的是，分类目录的关键词查询只能在网站的名称、网址、简介等内容中进行，它的查询结果也只是被收录网站首页的URL地址，而不是具体的页面。分类目录就像一个电话号码薄一样，按照各个网站的性质，把其网址分门别类排在一起，大类下面套着小类，一直到各个网站的详细地址，一般还会提供各个网站的内容简介，用户不使用关键词也可进行查询，只要找到相关目录，就完全可以找到相关的网站（注意：是相关的网站，而不是这个网站上某个网页的内容，某一目录中网站的排名一般是按照标题字母的先后顺序或者收录的时间顺序决定的）。

一个好的搜索引擎，不仅数据库容量要大，更新频率、检索速度要快，支持对多语言的搜索，而且随着数据库容量的不断膨胀，还要能从庞大的资料库中精确地找到正确的资料。

⒈提高搜索引擎对用户检索提问的理解。为了提高搜索引擎对用户检索提问的理解，就必须有一个好的检索提问语言。为了克服关键词检索和目录查询的缺点，现在已经出现了自然语言智能答询。用户可以输入简单的疑问句，比如“如何能杀死计算机中的病毒”，搜索引擎在对提问进行结构和内容的分析之后，或直接给出提问的答案，或引导用户从几个可选择的问题中进行再选择。自然语言的优势在于，一是使网络交流更加人性化，二是使查询变得更加方便、直接、有效。就以上面的例子来讲，如果用关键词查询，多半人会用“病毒”这个词来检索，结果中必然会包括各类病毒的介绍，病毒是怎样产生的等等许多无用信息，而用“如何能杀死计算机中的病毒”检索，搜索引擎会将怎样杀死病毒的信息提供给用户，提高了检索效率。

⒉垂直主题搜索引擎有着极大的发展空间。网上的信息浩如烟海，网络资源以惊人的速度增长，一个搜索引擎很难收集全所有主题的网络信息，即使信息主题收集得比较全面，由于主题范围太宽，很难将各主题都做得精确而又专业，使得检索结果垃圾太多。这样以来，垂直主题的搜索引擎以其高度的目标化和专业化在各类搜索引擎中占据了一席之地。目前，一些主要的搜索引擎，都提供了新闻、Mp3、图片、Flash等的搜索，加强了检索的针对性。

⒊元搜索引擎，能够提供全面且较为准确的查询结果。现在的许多搜索引擎，其收集信息的范围、索引方法、排名规则等都各不相同，每个搜索引擎平均只能涉及到整个Web资源的30－50%，这样导致同一个搜索请求在不同搜索引擎中获得的查询结果的重复率不足34%，而每一个搜索引擎的查准率不到45%。元搜索引擎(META Search Engine)是将用户提交的检索请求发送到多个独立的搜索引擎上去搜索，并将检索结果集中统一处理，以统一的格式提供给用户，因此有搜索引擎之上的搜索引擎之称。它的主要精力放在提高搜索速度、智能化处理搜索结果、个性化搜索功能的设置和用户检索界面的友好性上，查全率和查准率都比较高。

四、主要的搜索引擎介绍

这里介绍的是在国内外影响比较大的主要的一些搜索引擎和分类目录站点，由于现在的站点一般都同时提供全文搜索和分类目录两种服务，所以我们按照其自有的技术进行分类和介绍。

一主要的全文搜索引擎

⒈Google（http://www.google.com/）。Google成立于1997年，几年间迅速发展成为世界范围内规模最大的搜索引擎。Google数据库现存有42.8亿个Web文件，每天处理的搜索请求已达2亿次，而且这一数字还在不断增长。Google借用Dmoz（http://dmoz.org/）的分类目录提供“网页目录”查询（http://www.google.com/dirhp?hl=zh-CN&tab=wd&ie=UTF-8&oe=UTF-8&q=），但默认网站排列顺序并非按照字母顺序，而是根据网站PageRank的分值高低排列。

⒉百度（http://www.baidu.com/）。百度是国内最早的商业化（早期为其它门户网站提供搜索服务，现在的竞价排名更是日进斗金）全文搜索引擎，拥有自己的网络机器人和索引数据库，专注于中文的搜索引擎市场，除有网页搜索外，百度还有新闻、MP3、图片等搜索，并在2003年底推出“贴吧”、按地域搜索等功能。

⒊中国搜索（http://www.huicong.com/）。中国搜索的前身是慧聪搜索，原慧聪搜索在联合中国网等30多家知名网站的基础上，2002年9月25日，正式组建了中国搜索联盟，经过一年多的发展，联盟成员就已达630多家，成为中国互联网一支重要的力量。由于发展迅速，慧聪集团借上市之机，将慧聪搜索更名为中国搜索，全力发展其在搜索引擎方面的业务，以打造中文搜索领域的全新品牌。

二主要分类目录

⒈雅虎中国分类目录（http://cn.yahoo.com/）。雅虎中国的分类目录是最早的分类目录，现有14个主类目，包括“商业与经济”、“艺术与人文”等，可以逐层进入进行检索，也可以利用关键词对“分类网站”进行搜索（http://m6.search.cnb.yahoo.com/dirsrch/）。此外，雅虎中国也可以对“所有网站”进行关键词搜索（http://cn.search.yahoo.com/websrch/），早期，他的搜索结果使用Google的数据，2004年2月正式推出自己的全文搜索引擎，并结束了与Google的合作。

⒉新浪分类目录（http://dir.sina.com.cn/）。新浪的分类目录目前共有18个大类目，用户可按目录逐级向下浏览，直到找到所需网站。就好像用户到图书馆找书一样，按照类别大小，层层查找，最终找到需要的网站或内容。通过和其它全文搜索引擎的合作，现在，也可以使用关键词对新浪的“分类网站”或“全部网站”进行搜索。

⒊搜狐分类目录（http://dir.sohu.com/）。搜狐分类目录把网站作为收录对象，具体的方法就是将每个网站首页的URL地址提供给搜索用户，并且将网站的题名和整个网站的内容简单描述一下，但是并不揭示网站中每个网页的信息内容。除此之外，也可以使用关键词对搜狐的“分类目录”或所有网站进行搜索。

⒋网易分类目录（http://search.163.com/）。网易的分类目录采用“开放式目录”管理方式，在功能齐全的分布式编辑和管理系统的支持下，现有5000多位各界专业人士参与可浏览分类目录的编辑工作，极大地适应了互联网信息爆炸式增长的趋势。在加强与其它搜索引擎合作的基础上，新版搜索引擎支持使用关键词对所有网站进行检索。

实际上，搜索引擎的众多技术都是高度保密的，以是仅仅是笔者的一些愚见，不足之处，还请众大虾批评指正。

就是靠算法来赚钱的,绝密

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阿克塞哈萨克族自治县17069093674： 搜索引擎原理是什么的 ?想了解了解？
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