搜索引擎的工作原理(搜索引擎的蜘蛛是如何工作的)
专栏
2024-05-05 07:42
395
目录- 搜索引擎的工作原理,搜索引擎的蜘蛛是如何工作的?
- 如何利用互联网搜索引擎作精确搜索?
- 哪一个技术含量最高?
- 武汉网站优化如何理解搜索引擎原理SEO优化上首页?
- ps和seo哪个简单?
- 那些所谓的百度快排是怎么做的?
- 搜索引擎能如此快速的在全网范围内检索并抓取关键字?
搜索引擎的工作原理,搜索引擎的蜘蛛是如何工作的?
在SEO工作中,有的时候我们很少关心搜索引擎蜘蛛的是如何工作的,虽然,它是一个相对复杂的工作系统,但对于SEO人员而言,我们有必要进行详尽的了解,它有利于指导我们有效的工作。
那么,搜索引擎蜘蛛是如何工作的,又该如何引蜘蛛呢?
根据以往的工作经验,蝙蝠侠IT,将通过如下内容,解读主流搜索引擎,百度蜘蛛是如何工作的:
1、常见蜘蛛抓取的策略:
① 深度优先遍历策略
简单理解,深度优先遍历策略主要是指建立一个起点,按照这个起点的顺序,顺序抓取链条上,没有被抓取的每个节点。但有的时候,面对“无限循环”节点的时候,这一策略便显得捉禁见肘。
② 宽度优先遍历策略
宽度优先便利策略,是早期搜索引擎常用的一种抓取策略,主要流程是提取整个页面中的URL,其中未被抓取的URL,就被放入待抓取列队,以此循环。
③ PR优先策略
RP优先策略是一个非常注明的链接分析方法,它用于衡量网页的重要性,通常它会计算一个页面上URL的PR,按照从高到低的顺序进行抓取。
由于PR值的计算,需要不断的迭代更新,通常这里所采用的都是非完全PageRank策略。
④ 反链策略
反链策略,并没有一个明确的官方文档说明,这里蝙蝠侠IT认为,它主要是基于反链的数量以及种子页面的权威度,二者进行加权评估后,按照优先顺序抓取。
⑤ 社会化媒体分享策略
社会化媒体分析策略,主要是指一个URL在社交媒体中的流行度,它的转载量,评论,转发量,综合指标的评估。
言外之意,如果你的URL最先没有在百度网址提交,而是出现在社交媒体中,比如:头条文章,也是很有可能被百度抓取的。
2、一般蜘蛛抓取的流程:
对于搜索引擎而言,常见的抓取流程包括:种子页URL提取/uploads/title/20240108/659b2c0092584.jpg>整理新的待抓取URL集合/uploads/title/20240108/659b2c0092584.jpg>合并更新链接(包括已经抓取过的链接)/uploads/title/20240108/659b2c0092584.jpg>解析页面内容/uploads/title/20240108/659b2c0092584.jpg>进入链接总库(索引库)
其中,在解析页面内容,进入索引库的时候,它需要经过多层复杂的系统计算,评估目标URL的质量,从而决定是否进入低质量库。
3、如何引蜘蛛爬行页面:
对于合理引导蜘蛛爬行页面,具体常见的操作是:
① 内容更新频率
理论上,如果你的页面更新频率相对较高,那么搜索引擎自然爬虫就是频繁来访,目的是抓取更多潜在的优质内容。
② 内容更新质量
言外之意,如果你长期频繁更新低质量内容,是不可取的,特别是百度爬虫而言,如果你定期输出高质量且具有稀缺性的内容(独特的视角)你会发现蜘蛛的来访频率很高,并且经过一定周期的信任度累积,很容易达到“秒收录”
③ 网站页面稳定
服务器的连通率是决定,搜索引擎蜘蛛是否能够顺利抓取的主要因素,如果你的网站经常产生延迟,识别对抓取与索引产生重要影响。
④ 整站目标权重
这是一个综合性指标的考虑,通常而言,高权重的站点,更受搜索引擎的亲睐,蜘蛛抓取的也相对频繁,但这个评级,并不是咱们SEO人员,简单通过站长工具查询的结果,而是百度自身,一个非常私密的评估体系。
总结:蝙蝠侠IT认为,搜索引擎蜘蛛的工作原理,是一个非常复杂的系统,上述内容,只是简述一个框架,部分内容,仅供讨论与参考。
如何利用互联网搜索引擎作精确搜索?
1. 表述准确,查询词最好不要包含错别字,输入精确的关键字。
2. 查询内容简明扼要,最好把自己的想法提炼成简单的,且主题关联的查询词或短语,最好能体现了您的搜索意图
3.使用多个词语搜索:输入多个词语搜索(不同字词之间用一个空格隔开),可以获得更精确的搜索结果。
4.选择适当的查询词:搜索技巧,最基本同时也是最有效的,就是选择合适的查询词。选择查询词是一种经验积累,在一定程度上也有章可循:表述准确 百度会严格按照您提交的查询词去搜索,因此,查询词表述准确是获得良好搜索结果的必要前提。
下面以百度搜索引擎为例:搜索
可以帮我们快速定位要搜索的结果内容。
哪一个技术含量最高?
如果说三家企业来说的话,当然会有不同的答案,毕竟现在谷歌也能做操作系统,微软也能做搜索引擎。不过今天只讨论三家企业的三个不同的产品,那么我觉得难度程度依次是:微软的操作系统 > 英特尔的芯片 > 谷歌的搜索引擎。
芯片、搜索引擎没有绝对壁垒,操作系统存在绝对壁垒搜索引擎,谷歌可以做、微软可以做、Yahoo可以做、Yandex可以做、搜狗可以做、360可以做、连阿里UC都可以做,而且都可以做得很好。不同的国家、不同的企业、不同的文化背景,都能把搜索引擎做得很好,虽然可能有体量上的差距,份额有差距,体验有差距,但是不存在绝对的壁垒。
同样芯片也是,桌面芯片领域美国的英特尔可以做、AMD可以做、中国的中科龙芯可以做,在移动芯片领域,英特尔可以做、英伟达可以做、高通可以做、展讯可以做、联发科可以做、华为也可以做、三星也可以做,在人工智能领域,中天微、Google、寒武纪等等企业也都可以做。每个芯片国家都有自己的芯片工艺、都有自己的指令集、都有可以有自己的制程。
因此,在芯片、搜索引擎方面,其实并没有绝对的行业壁垒,但是操作系统其实壁垒还是蛮高的,现在真正在全世界来说,能做好操作系统的也只有美国,即使是芬兰的林纳斯的Linux,也基本上都是在美国的Unix基础上做起来的,而且最开始就是内核,真正把生态做起来的还是美国人。Unix、以及基于Unix的macOS、以及吸收了很多Unix养分的windows,移动领域的iOS以及Android也都是分别来源于Unix、Linux,而且能做好操作系统的,其实也就是那几家公司。
操作系统的行业壁垒太高了,很难轻易突破,不管要熟悉硬件生态,还要熟悉软件生态,还要制定游戏规则。
推进计算机技术进步的其实不是芯片、也不是搜索,而是操作系统当然,计算机、互联网行业的大发展,当然离不开芯片、离不开搜索。
芯片发展到集成芯片的进程,可以说就是一个科技革命,当年诺伊斯等顶级芯片专家,将元器件集成到一个很小的集成电路空间上,就是很大的行业进步,想象一下把上亿个电子元器件集成到一个电路上,技术难度可想而知,纳米级的工艺对于任何一家企业来说都是难度极大的。
不过真正让计算机行业、互联网行业真正告诉发展的,其实还是操作系统,操作系统将大家接触不到的硬件平台转化为了可见的生产力,操作系统也成了应用生态的真正承载体系,可以说操作系统打破了从底层硬件、到顶层应用的真正打通。
集成电路、计算机芯片其实只是将硬件真正到了技术极客的层面,但是操作系统才是真正链接了硬件以及普通的大众用户,任何产品如果应用领域受到限制,那么发展一定是相对停滞的,只有大众消费者才能够真正推进技术的高速前进。
操作系统是真正的庞大的超级体系工程,当然更准确地说,还是我经常说的那句话,脱离技术本身说技术,本质上也不合理。其实随着计算机、互联网的发展,搜索难度也很高,尤其是Google在人工智能方面的技术,其实难度也非常高,就谷歌的阿尔法狗、无人驾驶、以及其他人工智能方面的成就,其实难度都非常高。只是就计算机历史的发展来说,以及到目前为止的事实来说,就技术壁垒来说,微软的操作系统 > 英特尔的芯片 > 谷歌的搜索引擎。
本文系悟空问答签约作者悟空问答专稿,未经允许转载、抄袭必究!
武汉网站优化如何理解搜索引擎原理SEO优化上首页?
多发一些软文营销到媒介HOME平台,低价免费的seo!全国4000多家新闻媒体可以发布,www.meijiehome.com
ps和seo哪个简单?
学习PS和SEO都需要一定的时间和努力。简单与否很难一概而论,因为每个人的背景和兴趣不同,对不同技能的掌握也会有所不同。
Photoshop(PS)是一款专业的图像处理软件,它被广泛应用于图像编辑、设计和制作等领域。学习PS需要掌握一系列工具和技巧,如图层处理、调色、合成等。对于没有基础审美观和设计概念的人来说,学习PS可能会有一定的挑战。
SEO(Search Engine Optimization)是指通过优化网站,提高其在搜索引擎中的排名,从而增加网站流量和曝光度的一系列技术和策略。学习SEO需要了解搜索引擎的工作原理、关键词研究、网站优化等知识。相比于PS,学习SEO可能更注重分析和策略的能力。
总的来说,PS和SEO是两种不同的技能,选择学习哪个要根据个人兴趣和职业发展方向进行考虑。如果你对图像处理和设计有浓厚的兴趣,并且希望从事相关行业,学习PS可能更适合你。如果你对网络营销和数据分析感兴趣,以及希望提升网站在搜索引擎中的排名,学习SEO可能更适合你。无论选择哪个,都需要不断学习和实践,才能真正掌握并在职场上有所斩获。
那些所谓的百度快排是怎么做的?
顾名思义就是 快速排名。就是利用某些搜索引擎的特点 对优化的网站进行特殊的优化操作 在短时间内达到排名快速上升的目的
搜索引擎能如此快速的在全网范围内检索并抓取关键字?
问题背景
搜索关键字智能提示是一个搜索应用的标配,主要作用是避免用户输入错误的搜索词,并将用户引导到相应的关键词上,以提升用户搜索体验。
美团CRM系统中存在数以百万计的商家,为了让用户快速查找到目标商家,我们基于solrcloud实现了商家搜索模块。用户在查找商家时主要输入商户名、商户地址进行搜索,为了提升用户的搜索体验和输入效率,本文实现了一种基于solr前缀匹配查询关键字智能提示(Suggestion)实现。
需求分析
支持前缀匹配原则在搜索框中输入“海底”,搜索框下面会以海底为前缀,展示“海底捞”、“海底捞火锅”、“海底世界”等等搜索词;输入“万达”,会提示“万达影城”、“万达广场”、“万达百货”等搜索词。
同时支持汉字、拼音输入由于中文的特点,如果搜索自动提示可以支持拼音的话会给用户带来更大的方便,免得切换输入法。比如,输入“haidi”提示的关键字和输入“海底”提示的一样,输入“wanda”与输入“万达”提示的关键字一样。
支持多音字输入提示比如输入“chongqing”或者“zhongqing”都能提示出“重庆火锅”、“重庆烤鱼”、“重庆小天鹅”。
支持拼音缩写输入对于较长关键字,为了提高输入效率,有必要提供拼音缩写输入。比如输入“hd”应该能提示出“haidi”相似的关键字,输入“wd”也一样能提示出“万达”关键字。
基于用户的历史搜索行为,按照关键字热度进行排序为了提供suggest关键字的准确度,最终查询结果,根据用户查询关键字的频率进行排序,如输入[重庆,chongqing,cq,zhongqing,zq] —> [“重庆火锅”(f1),“重庆烤鱼”(f2),“重庆小天鹅”(f3),…],查询频率f1 > f2 > f3。
解决方案
关键字收集当用户输入一个前缀时,碰到提示的候选词很多的时候,如何取舍,哪些展示在前面,哪些展示在后面?这就是一个搜索热度的问题。用户在使用搜索引擎查找商家时,会输入大量的关键字,每一次输入就是对关键字的一次投票,那么关键字被输入的次数越多,它对应的查询就比较热门,所以需要把查询的关键字记录下来,并且统计出每个关键字的频率,方便提示结果按照频率排序。搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1/uploads/title/20240108/659b2c0092584.jpg255字节。
汉字转拼音用户输入的关键字可能是汉字、数字,英文,拼音,特殊字符等等,由于需要实现拼音提示,我们需要把汉字转换成拼音,java中考虑使用pinyin4j组件实现转换。
拼音缩写提取考虑到需要支持拼音缩写,汉字转换拼音的过程中,顺便提取出拼音缩写,如“chongqing”,"zhongqing"/uploads/title/20240108/659b2c0092584.jpg/uploads/title/20240108/659b2c0092584.jpg/uploads/title/20240108/659b2c0092584.jpg>"cq",”zq”。
多音字全排列要支持多音字提示,对查询串转换成拼音后,需要实现一个全排列组合,字符串多音字全排列算法如下:
public static List getPermutationSentence(List termArrays,int start) {
}
索引与前缀查询
方案一 Trie树 + TopK算法Trie树即字典树,又称单词查找树或键树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计和排序大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是:最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希表高。Trie是一颗存储多个字符串的树。相邻节点间的边代表一个字符,这样树的每条分支代表一则子串,而树的叶节点则代表完整的字符串。和普通树不同的地方是,相同的字符串前缀共享同一条分支。例如,给出一组单词inn, int, at, age, adv, ant, 我们可以得到下面的Trie:从上图可知,当用户输入前缀i的时候,搜索框可能会展示以i为前缀的“in”,“inn”,”int"等关键词,再当用户输入前缀a的时候,搜索框里面可能会提示以a为前缀的“ate”等关键词。如此,实现搜索引擎智能提示suggestion的第一个步骤便清晰了,即用trie树存储大量字符串,当前缀固定时,存储相对来说比较热的后缀。
TopK算法用于解决统计热词的问题。解决TopK问题主要有两种策略:hashMap统计+排序、堆排序hashmap统计: 先对这批海量数据预处理。具体方法是:维护一个Key为Query字串,Value为该Query出现次数的HashTable,即hash_map(Query,Value),每次读取一个Query,如果该字串不在Table中,那么加入该字串,并且将Value值设为1;如果该字串在Table中,那么将该字串的计数加一即可,最终在O(N)的时间复杂度内用Hash表完成了统计。堆排序:借助堆这个数据结构,找出Top K,时间复杂度为N‘logK。即借助堆结构,我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。因此,维护一个K(该题目中是10)大小的小根堆,然后遍历300万的Query,分别和根元素进行对比。所以,我们最终的时间复杂度是:O(N) + N' * O(logK),(N为1000万,N’为300万)。
该方案存在的问题是:
建索引和查询的时候都要把汉字转换成拼音,查询完成后还得把拼音转换成汉字显示,且需要考虑数字和特殊字符。需要维护拼音、缩写两棵Trie树。方案二 Solr自带Suggest智能提示Solr作为一个应用广泛的搜索引擎系统,它内置了智能提示功能,叫做Suggest模块。该模块可选择基于提示词文本做智能提示,还支持通过针对索引的某个字段建立索引词库做智能提示。 (详见solr的wiki页面http://wiki.apache.org/solr/Suggester)
该方案存在的问题是:
返回的结果是基于索引中字段的词频进行排序,不是用户搜索关键字的频率,因此不能将一些热门关键字排在前面。拼音提示,多音字,缩写还是要另外加索引字段。方案三 Solrcloud建立单独的collection,利用solr前缀查询实现如前所述,以上两个方案在实施起来都存在一些问题,Trie树+TopK算法,在处理汉字suggest时不是很优雅,且需要维护两棵Trie树,实施起来比较复杂;Solr自带的suggest智能提示组件存在问题是使用freq排序算法,返回的结果完全基于索引中字符的出现次数,没有兼顾用户搜索词语的频率,因此无法将一些热门词排在更靠前的位置。于是,我们继续寻找一种解决这个问题更加优雅的方案。
至此,我们考虑专门为关键字建立一个索引collection,利用solr前缀查询实现。solr中的copyField能很好解决我们同时索引多个字段(汉字、pinyin, abbre)的需求,且field的multiValued属性设置为true时能解决同一个关键字的多音字组合问题。配置如下:
KeywordTokenizerFactory:这个分词器不进行任何分词!整个字符流变为单个词元。String域类型也有类似的效果,但是它不能配置文本分析的其它处理组件,比如大小写转换。任何用于排序和大部分Faceting功能的索引域,这个索引域只有能一个原始域值中的一个词元。
前缀查询构造:
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搜索引擎的工作原理,搜索引擎的蜘蛛是如何工作的?
在SEO工作中,有的时候我们很少关心搜索引擎蜘蛛的是如何工作的,虽然,它是一个相对复杂的工作系统,但对于SEO人员而言,我们有必要进行详尽的了解,它有利于指导我们有效的工作。
那么,搜索引擎蜘蛛是如何工作的,又该如何引蜘蛛呢?
根据以往的工作经验,蝙蝠侠IT,将通过如下内容,解读主流搜索引擎,百度蜘蛛是如何工作的:
1、常见蜘蛛抓取的策略:
① 深度优先遍历策略
简单理解,深度优先遍历策略主要是指建立一个起点,按照这个起点的顺序,顺序抓取链条上,没有被抓取的每个节点。但有的时候,面对“无限循环”节点的时候,这一策略便显得捉禁见肘。
② 宽度优先遍历策略
宽度优先便利策略,是早期搜索引擎常用的一种抓取策略,主要流程是提取整个页面中的URL,其中未被抓取的URL,就被放入待抓取列队,以此循环。
③ PR优先策略
RP优先策略是一个非常注明的链接分析方法,它用于衡量网页的重要性,通常它会计算一个页面上URL的PR,按照从高到低的顺序进行抓取。
由于PR值的计算,需要不断的迭代更新,通常这里所采用的都是非完全PageRank策略。
④ 反链策略
反链策略,并没有一个明确的官方文档说明,这里蝙蝠侠IT认为,它主要是基于反链的数量以及种子页面的权威度,二者进行加权评估后,按照优先顺序抓取。
⑤ 社会化媒体分享策略
社会化媒体分析策略,主要是指一个URL在社交媒体中的流行度,它的转载量,评论,转发量,综合指标的评估。
言外之意,如果你的URL最先没有在百度网址提交,而是出现在社交媒体中,比如:头条文章,也是很有可能被百度抓取的。
2、一般蜘蛛抓取的流程:
对于搜索引擎而言,常见的抓取流程包括:种子页URL提取/uploads/title/20240108/659b2c0092584.jpg>整理新的待抓取URL集合/uploads/title/20240108/659b2c0092584.jpg>合并更新链接(包括已经抓取过的链接)/uploads/title/20240108/659b2c0092584.jpg>解析页面内容/uploads/title/20240108/659b2c0092584.jpg>进入链接总库(索引库)
其中,在解析页面内容,进入索引库的时候,它需要经过多层复杂的系统计算,评估目标URL的质量,从而决定是否进入低质量库。
3、如何引蜘蛛爬行页面:
对于合理引导蜘蛛爬行页面,具体常见的操作是:
① 内容更新频率
理论上,如果你的页面更新频率相对较高,那么搜索引擎自然爬虫就是频繁来访,目的是抓取更多潜在的优质内容。
② 内容更新质量
言外之意,如果你长期频繁更新低质量内容,是不可取的,特别是百度爬虫而言,如果你定期输出高质量且具有稀缺性的内容(独特的视角)你会发现蜘蛛的来访频率很高,并且经过一定周期的信任度累积,很容易达到“秒收录”
③ 网站页面稳定
服务器的连通率是决定,搜索引擎蜘蛛是否能够顺利抓取的主要因素,如果你的网站经常产生延迟,识别对抓取与索引产生重要影响。
④ 整站目标权重
这是一个综合性指标的考虑,通常而言,高权重的站点,更受搜索引擎的亲睐,蜘蛛抓取的也相对频繁,但这个评级,并不是咱们SEO人员,简单通过站长工具查询的结果,而是百度自身,一个非常私密的评估体系。
总结:蝙蝠侠IT认为,搜索引擎蜘蛛的工作原理,是一个非常复杂的系统,上述内容,只是简述一个框架,部分内容,仅供讨论与参考。
如何利用互联网搜索引擎作精确搜索?
1. 表述准确,查询词最好不要包含错别字,输入精确的关键字。
2. 查询内容简明扼要,最好把自己的想法提炼成简单的,且主题关联的查询词或短语,最好能体现了您的搜索意图
3.使用多个词语搜索:输入多个词语搜索(不同字词之间用一个空格隔开),可以获得更精确的搜索结果。
4.选择适当的查询词:搜索技巧,最基本同时也是最有效的,就是选择合适的查询词。选择查询词是一种经验积累,在一定程度上也有章可循:表述准确 百度会严格按照您提交的查询词去搜索,因此,查询词表述准确是获得良好搜索结果的必要前提。
下面以百度搜索引擎为例:搜索
可以帮我们快速定位要搜索的结果内容。
哪一个技术含量最高?
如果说三家企业来说的话,当然会有不同的答案,毕竟现在谷歌也能做操作系统,微软也能做搜索引擎。不过今天只讨论三家企业的三个不同的产品,那么我觉得难度程度依次是:微软的操作系统 > 英特尔的芯片 > 谷歌的搜索引擎。
芯片、搜索引擎没有绝对壁垒,操作系统存在绝对壁垒
搜索引擎,谷歌可以做、微软可以做、Yahoo可以做、Yandex可以做、搜狗可以做、360可以做、连阿里UC都可以做,而且都可以做得很好。不同的国家、不同的企业、不同的文化背景,都能把搜索引擎做得很好,虽然可能有体量上的差距,份额有差距,体验有差距,但是不存在绝对的壁垒。
同样芯片也是,桌面芯片领域美国的英特尔可以做、AMD可以做、中国的中科龙芯可以做,在移动芯片领域,英特尔可以做、英伟达可以做、高通可以做、展讯可以做、联发科可以做、华为也可以做、三星也可以做,在人工智能领域,中天微、Google、寒武纪等等企业也都可以做。每个芯片国家都有自己的芯片工艺、都有自己的指令集、都有可以有自己的制程。
因此,在芯片、搜索引擎方面,其实并没有绝对的行业壁垒,但是操作系统其实壁垒还是蛮高的,现在真正在全世界来说,能做好操作系统的也只有美国,即使是芬兰的林纳斯的Linux,也基本上都是在美国的Unix基础上做起来的,而且最开始就是内核,真正把生态做起来的还是美国人。Unix、以及基于Unix的macOS、以及吸收了很多Unix养分的windows,移动领域的iOS以及Android也都是分别来源于Unix、Linux,而且能做好操作系统的,其实也就是那几家公司。
操作系统的行业壁垒太高了,很难轻易突破,不管要熟悉硬件生态,还要熟悉软件生态,还要制定游戏规则。
推进计算机技术进步的其实不是芯片、也不是搜索,而是操作系统
当然,计算机、互联网行业的大发展,当然离不开芯片、离不开搜索。
芯片发展到集成芯片的进程,可以说就是一个科技革命,当年诺伊斯等顶级芯片专家,将元器件集成到一个很小的集成电路空间上,就是很大的行业进步,想象一下把上亿个电子元器件集成到一个电路上,技术难度可想而知,纳米级的工艺对于任何一家企业来说都是难度极大的。
不过真正让计算机行业、互联网行业真正告诉发展的,其实还是操作系统,操作系统将大家接触不到的硬件平台转化为了可见的生产力,操作系统也成了应用生态的真正承载体系,可以说操作系统打破了从底层硬件、到顶层应用的真正打通。
集成电路、计算机芯片其实只是将硬件真正到了技术极客的层面,但是操作系统才是真正链接了硬件以及普通的大众用户,任何产品如果应用领域受到限制,那么发展一定是相对停滞的,只有大众消费者才能够真正推进技术的高速前进。
操作系统是真正的庞大的超级体系工程,当然更准确地说,还是我经常说的那句话,脱离技术本身说技术,本质上也不合理。其实随着计算机、互联网的发展,搜索难度也很高,尤其是Google在人工智能方面的技术,其实难度也非常高,就谷歌的阿尔法狗、无人驾驶、以及其他人工智能方面的成就,其实难度都非常高。只是就计算机历史的发展来说,以及到目前为止的事实来说,就技术壁垒来说,微软的操作系统 > 英特尔的芯片 > 谷歌的搜索引擎。
本文系悟空问答签约作者悟空问答专稿,未经允许转载、抄袭必究!
武汉网站优化如何理解搜索引擎原理SEO优化上首页?
多发一些软文营销到媒介HOME平台,低价免费的seo!全国4000多家新闻媒体可以发布,www.meijiehome.com
ps和seo哪个简单?
学习PS和SEO都需要一定的时间和努力。简单与否很难一概而论,因为每个人的背景和兴趣不同,对不同技能的掌握也会有所不同。
Photoshop(PS)是一款专业的图像处理软件,它被广泛应用于图像编辑、设计和制作等领域。学习PS需要掌握一系列工具和技巧,如图层处理、调色、合成等。对于没有基础审美观和设计概念的人来说,学习PS可能会有一定的挑战。
SEO(Search Engine Optimization)是指通过优化网站,提高其在搜索引擎中的排名,从而增加网站流量和曝光度的一系列技术和策略。学习SEO需要了解搜索引擎的工作原理、关键词研究、网站优化等知识。相比于PS,学习SEO可能更注重分析和策略的能力。
总的来说,PS和SEO是两种不同的技能,选择学习哪个要根据个人兴趣和职业发展方向进行考虑。如果你对图像处理和设计有浓厚的兴趣,并且希望从事相关行业,学习PS可能更适合你。如果你对网络营销和数据分析感兴趣,以及希望提升网站在搜索引擎中的排名,学习SEO可能更适合你。无论选择哪个,都需要不断学习和实践,才能真正掌握并在职场上有所斩获。
那些所谓的百度快排是怎么做的?
顾名思义就是 快速排名。就是利用某些搜索引擎的特点 对优化的网站进行特殊的优化操作 在短时间内达到排名快速上升的目的
搜索引擎能如此快速的在全网范围内检索并抓取关键字?
问题背景
搜索关键字智能提示是一个搜索应用的标配,主要作用是避免用户输入错误的搜索词,并将用户引导到相应的关键词上,以提升用户搜索体验。
美团CRM系统中存在数以百万计的商家,为了让用户快速查找到目标商家,我们基于solrcloud实现了商家搜索模块。用户在查找商家时主要输入商户名、商户地址进行搜索,为了提升用户的搜索体验和输入效率,本文实现了一种基于solr前缀匹配查询关键字智能提示(Suggestion)实现。
需求分析
支持前缀匹配原则在搜索框中输入“海底”,搜索框下面会以海底为前缀,展示“海底捞”、“海底捞火锅”、“海底世界”等等搜索词;输入“万达”,会提示“万达影城”、“万达广场”、“万达百货”等搜索词。
同时支持汉字、拼音输入由于中文的特点,如果搜索自动提示可以支持拼音的话会给用户带来更大的方便,免得切换输入法。比如,输入“haidi”提示的关键字和输入“海底”提示的一样,输入“wanda”与输入“万达”提示的关键字一样。
支持多音字输入提示比如输入“chongqing”或者“zhongqing”都能提示出“重庆火锅”、“重庆烤鱼”、“重庆小天鹅”。
支持拼音缩写输入对于较长关键字,为了提高输入效率,有必要提供拼音缩写输入。比如输入“hd”应该能提示出“haidi”相似的关键字,输入“wd”也一样能提示出“万达”关键字。
基于用户的历史搜索行为,按照关键字热度进行排序为了提供suggest关键字的准确度,最终查询结果,根据用户查询关键字的频率进行排序,如输入[重庆,chongqing,cq,zhongqing,zq] —> [“重庆火锅”(f1),“重庆烤鱼”(f2),“重庆小天鹅”(f3),…],查询频率f1 > f2 > f3。
解决方案
关键字收集当用户输入一个前缀时,碰到提示的候选词很多的时候,如何取舍,哪些展示在前面,哪些展示在后面?这就是一个搜索热度的问题。用户在使用搜索引擎查找商家时,会输入大量的关键字,每一次输入就是对关键字的一次投票,那么关键字被输入的次数越多,它对应的查询就比较热门,所以需要把查询的关键字记录下来,并且统计出每个关键字的频率,方便提示结果按照频率排序。搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1/uploads/title/20240108/659b2c0092584.jpg255字节。
汉字转拼音用户输入的关键字可能是汉字、数字,英文,拼音,特殊字符等等,由于需要实现拼音提示,我们需要把汉字转换成拼音,java中考虑使用pinyin4j组件实现转换。
拼音缩写提取考虑到需要支持拼音缩写,汉字转换拼音的过程中,顺便提取出拼音缩写,如“chongqing”,"zhongqing"/uploads/title/20240108/659b2c0092584.jpg/uploads/title/20240108/659b2c0092584.jpg/uploads/title/20240108/659b2c0092584.jpg>"cq",”zq”。
多音字全排列要支持多音字提示,对查询串转换成拼音后,需要实现一个全排列组合,字符串多音字全排列算法如下:
public static List getPermutationSentence(List termArrays,int start) {
}
索引与前缀查询
方案一 Trie树 + TopK算法Trie树即字典树,又称单词查找树或键树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计和排序大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是:最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希表高。Trie是一颗存储多个字符串的树。相邻节点间的边代表一个字符,这样树的每条分支代表一则子串,而树的叶节点则代表完整的字符串。和普通树不同的地方是,相同的字符串前缀共享同一条分支。例如,给出一组单词inn, int, at, age, adv, ant, 我们可以得到下面的Trie:从上图可知,当用户输入前缀i的时候,搜索框可能会展示以i为前缀的“in”,“inn”,”int"等关键词,再当用户输入前缀a的时候,搜索框里面可能会提示以a为前缀的“ate”等关键词。如此,实现搜索引擎智能提示suggestion的第一个步骤便清晰了,即用trie树存储大量字符串,当前缀固定时,存储相对来说比较热的后缀。
TopK算法用于解决统计热词的问题。解决TopK问题主要有两种策略:hashMap统计+排序、堆排序hashmap统计: 先对这批海量数据预处理。具体方法是:维护一个Key为Query字串,Value为该Query出现次数的HashTable,即hash_map(Query,Value),每次读取一个Query,如果该字串不在Table中,那么加入该字串,并且将Value值设为1;如果该字串在Table中,那么将该字串的计数加一即可,最终在O(N)的时间复杂度内用Hash表完成了统计。堆排序:借助堆这个数据结构,找出Top K,时间复杂度为N‘logK。即借助堆结构,我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。因此,维护一个K(该题目中是10)大小的小根堆,然后遍历300万的Query,分别和根元素进行对比。所以,我们最终的时间复杂度是:O(N) + N' * O(logK),(N为1000万,N’为300万)。
该方案存在的问题是:
建索引和查询的时候都要把汉字转换成拼音,查询完成后还得把拼音转换成汉字显示,且需要考虑数字和特殊字符。需要维护拼音、缩写两棵Trie树。
方案二 Solr自带Suggest智能提示Solr作为一个应用广泛的搜索引擎系统,它内置了智能提示功能,叫做Suggest模块。该模块可选择基于提示词文本做智能提示,还支持通过针对索引的某个字段建立索引词库做智能提示。 (详见solr的wiki页面http://wiki.apache.org/solr/Suggester)
该方案存在的问题是:
返回的结果是基于索引中字段的词频进行排序,不是用户搜索关键字的频率,因此不能将一些热门关键字排在前面。拼音提示,多音字,缩写还是要另外加索引字段。
方案三 Solrcloud建立单独的collection,利用solr前缀查询实现如前所述,以上两个方案在实施起来都存在一些问题,Trie树+TopK算法,在处理汉字suggest时不是很优雅,且需要维护两棵Trie树,实施起来比较复杂;Solr自带的suggest智能提示组件存在问题是使用freq排序算法,返回的结果完全基于索引中字符的出现次数,没有兼顾用户搜索词语的频率,因此无法将一些热门词排在更靠前的位置。于是,我们继续寻找一种解决这个问题更加优雅的方案。
至此,我们考虑专门为关键字建立一个索引collection,利用solr前缀查询实现。solr中的copyField能很好解决我们同时索引多个字段(汉字、pinyin, abbre)的需求,且field的multiValued属性设置为true时能解决同一个关键字的多音字组合问题。配置如下:
KeywordTokenizerFactory:这个分词器不进行任何分词!整个字符流变为单个词元。String域类型也有类似的效果,但是它不能配置文本分析的其它处理组件,比如大小写转换。任何用于排序和大部分Faceting功能的索引域,这个索引域只有能一个原始域值中的一个词元。
前缀查询构造:
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