具体描述
1、适合对自然语言处理及机器学习应用领域有兴趣的读者。 2、适合对现代搜索引擎相关算法有兴趣的读者。 3、适合对大数据分析、数据挖掘应用有兴趣的读者。 4、适合互联网行业的不同层次从业者。 5、适合从事搜索引擎优化的网络营销读者。 6、适合高校中学习计算机、软件工程等相关专业的读者。
本书向读者提供了一套完整的大数据时代背景下的搜索引擎解决方案，详尽地介绍了搜索引擎的技术架构、算法体系及取得的效果，以模块化的方式进行组织。着重介绍了机器学习在搜索引擎中的应用，包括中文分词、聚类、分类等核心的机器学习算法，并结合示例加以介绍和分析，使读者可以更好地理解机器学习在搜索引擎中的价值。还阐述了大数据给搜索引擎带来的新特性，结合目前大数据分析的主流工具，在搜索引擎中构建知识图谱，以及进行日志反馈学习机制，使得搜索引擎更加智能。本书适合作为互联网行业从业者的技术参考书，也适合作为搜索引擎爱好者的参考读物。
作者简介
刘凡平，男，硕士，毕业于中国科学技术大学软件系统设计专业。曾任职微软亚太研发集团，从事互联网广告与分布式实时计算相关研发工作。后任职百度（中国）有限公司，并担任高级研发工程师。现任薇问（北京）科技有限公司首席技术官，负责搜索引擎技术与大数据人工智能平台研发工作。擅长于搜索引擎、大数据分析、分布式计算等相关研发工作，是Iveely开源搜索引擎的主要贡献者之一，也是执着于将互联网技术演绎为艺术的完美追求者。
目录信息
1.1 搜索引擎的过去 1
1.2 搜索引擎的现在 2
1.3 搜索引擎的未来 4
1.4 大数据与搜索引擎 6
1.4.1 搜索价值提升 6
1.4.2 用户价值提升 7
1.5 大数据与人工智能 7
1.5.1 人工智能发展 7
1.5.2 人工智能技术 9
1.6 本章小结 11
第2章 搜索引擎原理与技术 12
2.1 基本工作原理 12
2.2 基本模块结构 13
2.2.1 爬虫服务 14
2.2.2 索引服务 15
2.2.3 缓存服务 16
2.2.4 搜索服务 17
2.2.5 日志服务 19
2.3 技术概要 20
2.3.1 自然语言处理 20
2.3.2 知识图谱技术 21
2.3.3 海量数据存储 23
2.3.4 分布式计算 25
2.3.5 搜索排序技术 26
2.4 本章小结 27
第3章 自然语言处理框架 28
3.1 英文分词 28
3.2 中文分词 30
3.2.1 中文分词概述 30
3.2.2 基于词库的分词技术 31
3.2.3 基于条件随机场的中文分词 33
3.2.4 分词粒度 41
3.3 词性标注 41
3.3.1 隐马尔科夫模型概要 42
3.3.2 隐马尔科夫模型与词性标注 43
3.4 语义相似度 51
3.5 依存句法分析 53
3.5.1 依存句法分析概要 53
3.5.2 依存句法分析实现 56
3.6 情感倾向分析 59
3.7 文档关键词抽取 61
3.7.1 关键词抽取概述 61
3.7.2 基于TF-IDF算法 62
3.7.3 基于TextRank算法 64
3.8 文档句子相似度分析 67
3.8.1 句子相似度 68
3.8.2 文档相似度 70
3.9 文档核心句抽取 71
3.10 聚类分类 74
3.10.1 文本分类 75
3.10.2 文本聚类 80
3.11 语种检测 84
3.12 本章小结 87
第4章 构建大数据存储引擎 88
4.1 架构体系 89
4.1.1 结构概要 89
4.1.2 服务器上线 92
4.1.3 服务器下线 92
4.1.4 数据读取 93
4.2 数据模型 94
4.3 数据压缩 96
4.4 负载均衡 97
4.5 数据存储逻辑视图 100
4.6 本章小结 103
第5章 构建分布式实时计算 104
5.1 概述 104
5.2 设计架构 106
5.2.1 设计思想 106
5.2.2 基本框架 108
5.3 运行模式 110
5.4 负载均衡 111
5.5 通信设计 112
5.5.1 基本方式 113
5.5.2 分布式远程服务调用 113
5.6 容灾恢复 114
5.7 数据容错原理 115
5.8 数据处理设计示例 117
5.9 本章小结 118
第6章 分布式可扩展爬虫 119
6.1 爬虫体系架构 119
6.1.1 主从分布式结构爬虫 120
6.1.2 对等分布式结构爬虫 120
6.1.3 基于分布式计算平台爬虫 121
6.2 网页解析 122
6.2.1 状态码处理 123
6.2.2 链接去重 123
6.2.3 广告识别 125
6.2.4 网站地图 128
6.2.5 非网页数据获取 129
6.2.6 网页去重 130
6.2.7 链接提取 134
6.2.8 爬虫协议 135
6.3 网页结构化 137
6.3.1 网页的编码信息 137
6.3.2 网页的正文信息 138
6.3.3 网站的关键词信息 142
6.3.4 网站的标题 142
6.3.5 网页的发布时间 144
6.3.6 网站语言检测 144
6.3.7 其他结构化数据 145
6.4 网页抓取策略 146
6.5 爬虫权限应对 147
6.6 深网抓取 150
6.7 抓取更新策略 151
6.8 本章小结 153
第7章 大数据构建知识图谱 154
7.1 概述 154
7.2 搜索引擎与知识图谱 155
7.3 可靠数据源选择 157
7.4 实体抽取 158
7.5 关系抽取 159
7.5.1 关系抽取概述 160
7.5.2 隐藏关系抽取 161
7.5.3 结构化确定关系抽取 164
7.5.4 非结构化确定关系抽取 166
7.6 知识图谱检测 171
7.6.1 实体关系修正 171
7.6.2 实体对齐整合 172
7.6.3 实体歧义分析 174
7.7 知识推理与计算 175
7.7.1 知识推理 175
7.7.2 知识计算 176
7.8 知识聚类 179
7.9 智能搜索实现 181
7.9.1 模式匹配 181
7.9.2 知识拆解 182
7.9.3 合并求解 184
7.10 智能搜索扩展 186
7.10.1 常识性智能搜索 186
7.10.2 实时信息智能搜索 187
7.10.3 可交互式智能搜索 187
7.11 本章小结 189
第8章 索引构建机制 190
8.1 倒排索引 190
8.1.1 倒排索引概述 191
8.1.2 索引结构 192
8.1.3 构建过程 194
8.1.4 排序规则 195
8.1.5 索引压缩 196
8.1.6 更新策略 202
8.2 分布式存储 202
8.2.1 存储划分方式 203
8.2.2 存储平衡策略 204
8.3 存储索引 209
8.3.1 二叉搜索树 210
8.3.2 B树 211
8.3.3 B+树 213
8.3.4 B+树与文件索引 214
8.4 字典树索引 216
8.4.1 字典树索引概述 217
8.4.2 字典树索引构建 219
8.4.3 字典树查询优化 221
8.5 本章小结 221
第9章 搜索服务构建 223
9.1 概述 223
9.1.1 体系结构 223
9.1.2 七何分析法 224
9.1.3 搜索语法 225
9.1.4 相关性排序 227
9.1.5 不安全信息过滤 231
9.2 大数据分布式缓存 235
9.2.1 缓存结构设计 235
9.2.2 缓存更新策略 236
9.3 文本纠错算法 237
9.3.1 中文文本纠错 237
9.3.2 英文文本纠错 241
9.4 结果显示算法 242
9.4.1 动态摘要 243
9.4.2 关键词高亮算法 246
9.4.3 网页快照 250
9.5 搜索智能提示 250
9.6 网页排序 254
9.6.1 基于PageRank的网页重要性评价 254
9.6.2 基于Hits算法的网页权威性评价 257
9.6.3 Hilltop算法 259
9.6.4 网页作弊评价 260
9.6.5 网页排序调试 263
9.7 个性化搜索 264
9.7.1 个性化搜索示例 264
9.7.2 人工神经网络与个性化搜索 265
9.7.3 地理位置搜索 266
9.8 图片搜索 271
9.8.1 基于内容的图片搜索 271
9.8.2 基于文本的图片搜索 272
9.9 搜索与广告 274
9.9.1 广告投放策略 275
9.9.2 基于User-Based协同过滤的广告投放 275
9.9.3 基于Item-Based协调过滤的广告投放 277
9.9.4 基于混合模式广告投放 278
9.9.5 广告投放评价 279
9.10 搜索引擎评价 282
9.10.1 搜索评价概述 282
9.10.2 基于准确率、召回率及F值评价 283
9.10.3 归一化折扣累计增益 285
9.11 本章小结 288
第10章 基于用户日志的反馈学习 290
10.1 基于用户搜索词语的分析 290
10.1.1 发现搜索词的价值 291
10.1.2 发现不明意图下的用户行为 292
10.2 基于用户点击日志的分析 293
10.2.1 时间与搜索意图的关系 293
10.2.2 地理位置与搜索意图的关系 294
10.2.3 点击日志与同义词 296
10.2.4 点击日志与词语权重 297
10.2.5 点击日志与新词分类 298
10.2.6 点击日志与知识图谱 300
10.2.7 点击日志与网页重排序 301
10.2.8 点击日志与网页评价 303
10.3 基于用户的特征分析 304
10.3.1 用户跟踪 305
10.3.2 用户群体特征 306
10.3.3 用户个体特征 308
10.4 本章小结 309
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
我对信息检索领域一直抱有浓厚的兴趣，而大数据搜索引擎无疑是这一领域的集大成者。这本书以其“原理分析”和“编程实现”的鲜明特色，成功地引起了我的高度关注，我期待它能为我揭示隐藏在海量信息背后的技术奥秘。我非常希望书中能够深入解析搜索引擎的核心组件，从数据采集、文本处理、索引构建，到查询解析、相关性排序。特别是在大数据环境下，如何高效地管理和检索海量的文档，如何设计和优化大规模的倒排索引，是我最为期待的部分。查询处理的整个流程，从用户输入的查询词到最终呈现的搜索结果，无疑是搜索引擎的灵魂所在，我渴望了解其间的每一个环节，包括查询的理解、扩展、匹配以及最终的排序算法。在大数据时代，分布式计算是必不可少的，我对书中关于分布式索引的构建、查询的分布式执行以及数据一致性保证的论述尤为期待，这些将帮助我理解如何构建一个能够应对海量数据和高并发访问的搜索引擎。此外，书中对性能优化和可扩展性的探讨，也让我充满期待，毕竟一个优秀的搜索引擎必须能够随着数据量的增长而平滑扩展。最后，“编程实现”部分，对于渴望实践的我来说，是极具价值的，通过书中提供的代码示例，我能够将抽象的理论知识转化为可操作的技能，从而更深入地理解搜索引擎的运行机制。
评分我深信，在这个信息爆炸的时代，理解大数据搜索引擎的工作原理，就如同掌握了一把开启知识宝库的金钥匙。这本书的出现，恰好为我打开了这扇通往复杂技术世界的大门。我期待着书中能清晰地阐述，当数据量增长到令人咋舌的程度时，传统的搜索技术是如何被革新和优化的。尤其是对索引的构建和管理，例如，如何在大规模分布式集群中高效地生成、存储和查询倒排索引，以及如何处理文档的更新和删除。查询的解析和处理过程，从用户输入一个简单的查询词，到最终返回一系列排序良好的搜索结果，这中间涉及到多少精妙的算法和数据结构，是我非常好奇的。我希望能看到关于查询优化、相关性计算以及排序策略的深入分析，特别是如何在大数据场景下实现快速且准确的结果。在大数据搜索引擎的设计中，分布式系统无疑是核心，我迫切希望书中能详尽解释分布式索引的实现、查询的分布式执行以及如何确保数据的一致性和系统的可用性。此外，我对书中关于性能优化和可扩展性的探讨也充满期待，如何让搜索引擎在面对不断增长的数据和用户请求时，依然保持高效的运行。最后，“编程实现”部分，对我这样渴望动手实践的读者来说，具有无与伦比的吸引力。我希望能通过书中的代码示例，将理论知识转化为实际操作，从而更深刻地理解搜索引擎的运行逻辑。
评分拿到这本《大数据搜索引擎原理分析及编程实现》后，我感到了一种沉甸甸的责任感，仿佛肩负着一项 Decoding the Universe of Information 的重大任务。作者在书的开篇便用一种极其引人入胜的方式，勾勒出了大数据搜索引擎在我们现代生活中的无处不在，以及其背后蕴含的巨大技术挑战。我非常期待书中对“原理分析”部分的深入剖析，特别是对于那些支撑起庞大搜索引擎体系的基石性技术。我想知道，在海量数据面前，传统的索引结构是如何被改造和优化的，例如倒排索引是如何在大数据环境下实现高效的构建和检索的。书中对于查询处理的阐述，我预计会涵盖从用户输入到最终结果输出的整个生命周期，包括但不限于查询的词法和语法分析、查询重写、查询扩展，以及如何通过各种策略来加速查询的执行。我对分布式计算的描述尤其期待，因为在大数据时代，任何一个搜索引擎都不可能脱离分布式环境而独立存在。理解数据分片、任务调度、节点间的通信和协调，以及如何保证在大规模分布式系统中的容错性和可用性，是掌握搜索引擎精髓的关键。更不用说，那些决定用户体验的 Ranking 算法，如何在大数据背景下进行设计和调优，例如机器学习在排序模型中的应用，都让我充满了求知欲。我希望书中不仅能提供理论上的深度，还能有可供实践的编程示例，让我能够从代码层面去理解这些复杂的原理。这本书不仅仅是技术知识的传授，更像是一种思维方式的启蒙，引导我如何以一种结构化、系统化的方式去解决海量数据带来的挑战。
评分我对信息检索技术一直抱有极大的热情，而大数据搜索引擎更是将这一领域推向了极致。这本书以其“原理分析”和“编程实现”的双重定位，成功地吸引了我的目光，它承诺将带领我深入了解那些隐藏在每一次搜索背后的复杂机制。我非常期待书中能够详细阐述搜索引擎的核心技术，从文档的抓取、解析，到索引的构建和管理。特别是，在大数据环境下，如何高效地构建和维护海量的倒排索引，以及如何进行快速的文档检索，这将是我关注的重点。查询处理是搜索引擎的另一个关键环节，我希望书中能详细解析查询的解析、理解、扩展以及最终的排序过程，如何在大数据量的情况下，精准地匹配用户意图并呈现最相关的结果。同时，在大数据时代，分布式系统是不可或缺的基石，我对书中关于分布式索引、分布式查询执行以及数据一致性保证的论述尤为期待，理解这些将有助于我构建可扩展、高可用的搜索引擎。此外，书中关于机器学习在搜索引擎中的应用，例如在排序模型中的运用，也让我充满好奇。最重要的是，书中提供的“编程实现”部分，将能够帮助我将理论知识付诸实践，通过实际的代码来加深对搜索引擎工作原理的理解。这本书不仅仅是一份技术指南，更像是一次对信息检索技术深层奥秘的探索之旅。
评分我一直对信息检索技术充满着好奇，特别是当“大数据”这个词汇与搜索引擎结合时，更是激发了我深入了解的欲望。这本书以其“原理分析”和“编程实现”的双重目标，精准地击中了我的学习痛点。我迫切希望书中能够详细剖析搜索引擎的核心技术，从文档的采集、解析，到索引的构建和管理。特别是在处理海量数据时，索引的优化策略，例如分布式倒排索引的构建和查询，将是我关注的重点。查询处理的整个生命周期，从用户输入的查询词到最终返回排序良好的结果列表，每一个环节都蕴含着精妙的算法和设计，我期待书中能对其进行深入浅出的讲解。在大数据背景下，分布式系统的应用是搜索引擎的核心，我希望能详细了解分布式索引的实现、查询的分布式执行以及如何保证数据的一致性和系统的可用性。此外，书中对性能优化和可扩展性的探讨，也让我充满期待，毕竟在大数据时代，一个高效且能够持续扩展的搜索引擎是至关重要的。最令我激动的是，“编程实现”部分，它意味着我不仅可以学习理论，更可以亲手实践，通过代码来加深对这些复杂原理的理解，甚至能够触类旁通，掌握其他类似的大数据处理技术。
评分这本书对我来说，不仅仅是一份技术资料，更像是一次对信息检索世界的一次深度“透视”。我一直好奇，在海量数据的洪流中，搜索引擎是如何做到精准、快速地找到用户所需的知识的。我期待书中能够详细阐述搜索引擎的底层逻辑，尤其是当数据量达到PB甚至EB级别时，传统的索引技术是如何被改造和优化的。倒排索引的构建、管理以及其在大数据环境下的高效检索策略，是我最想深入了解的部分。查询处理的整个流程，从用户输入的简单关键词到最终呈现的一系列有序结果，其中涉及的复杂算法和数据结构，都让我充满了求知欲。我特别希望书中能详细解释查询的解析、理解、扩展，以及如何通过各种排序算法来评估文档的相关性。在大数据时代，分布式系统是搜索引擎的基石，我对书中关于分布式索引的设计、查询的分布式执行以及如何保证系统的高可用性和可扩展性的论述尤为期待。此外，书中对性能优化和系统调优的探讨，也将为我提供宝贵的实践经验。最后，“编程实现”的部分，无疑为我提供了一个将理论知识转化为实际技能的绝佳机会，我期待通过书中提供的代码示例，能够更直观地理解搜索引擎的运作机制。
评分我一直对信息检索的底层逻辑抱有浓厚的兴趣，而大数据搜索引擎无疑是信息检索领域最为前沿和复杂的应用之一。这本书的出现，恰好满足了我对这一领域的深度探索的渴望。从书名来看，它不仅仅停留在理论的阐述，更强调“原理分析”和“编程实现”，这是一种非常务实的学习路径，能够帮助我将抽象的概念转化为具体的实践。我期望书中能够详细讲解搜索引擎的核心组件，比如文档的采集、解析、存储，以及如何构建能够应对海量数据的索引结构。倒排索引的原理和在大数据环境下的优化，是我最为关注的部分之一。同时，对于查询的处理流程，从用户输入一个简单的关键词，到最终返回一个高度相关的搜索结果列表，这中间涉及的复杂算法和数据结构，我迫切希望能够得到清晰的解释。在大数据背景下，分布式系统扮演着至关重要的角色，我非常期待书中能深入探讨如何将搜索引擎的各个组件部署在分布式环境中，如何实现数据的分片、副本以及高效的查询路由。此外，我尤其对书中关于排序和相关性计算的论述感兴趣，如何在大数据量的情况下，精准地判断文档与用户查询之间的相关性，并将其转化为用户能够接受的排序结果，这无疑是搜索引擎的核心竞争力。最后，我希望书中能提供一些实际的编程案例，让我能够通过实践来加深对这些原理的理解，甚至能够触类旁通，理解其他类似的大数据处理应用。这本书对我来说，不仅是一次知识的汲取，更是一次思维的升华，帮助我更深刻地理解数据驱动的智能世界。
评分一直以来，大数据搜索引擎对我而言就像是一个充满魔力的黑箱，每次敲击键盘，海量的信息便如潮水般涌现，但其背后运作的机制却如同迷雾笼罩。这本书，恰恰是我想要揭开这层迷雾的钥匙。我被书名中“原理分析”和“编程实现”的字眼深深吸引，这意味着它将带领我深入到搜索引擎的“心脏”，理解那些支撑起庞大信息检索系统的基石。我迫切想知道，当面对PB甚至EB级别的数据时，传统的索引方法是如何被重新设计和优化的，例如，如何在大规模分布式环境中高效地构建和维护倒排索引，以及如何进行快速的文档检索。查询处理部分，我希望能看到从用户输入一个简单的查询词，到最终呈现出精准且排序合理的搜索结果的全过程。这其中涉及的查询解析、理解用户意图、检索策略以及最终的排序算法，都是我非常期待深入了解的内容。特别是在大数据背景下，如何处理海量数据的分布式计算和存储，如何保证系统的可扩展性、容错性和高可用性，将是我学习的重点。我希望书中能够提供一些关于分布式索引、分布式查询执行以及数据一致性保证的详细解释。最后，书中提到的“编程实现”让我充满期待，我相信通过实际的代码示例，我能够将理论知识融会贯通，更深刻地理解搜索引擎的内在逻辑。这本书对我来说，不仅仅是一次学习过程，更像是一次对信息检索技术的一次全面而深入的“手术”。
评分一本厚重的大部头，封面设计简洁而透露出专业感，让人第一眼就产生研读的欲望。我一直对搜索引擎的核心技术充满好奇，尤其是当“大数据”这个标签被冠上前，更是激发了我深入了解的冲动。这本书无疑就是为我这类渴望拨开迷雾、窥探事物本质的读者量身打造的。它不仅仅是知识的堆砌，更像是为我打开了一扇通往神秘而强大的大数据搜索引擎世界的大门。从拿到书的那一刻起，我就迫不及待地翻开，期待着能够理解那些隐藏在每一次搜索背后的复杂算法和精妙设计。我好奇作者是如何将如此庞杂的理论知识，通过清晰的逻辑和生动的语言呈现出来，让一个非专业背景的读者也能循序渐进地掌握。我想象着书中会详细解析索引的构建，特别是如何在大规模数据集下高效地组织和检索信息；会探讨查询的解析和优化，如何将用户意图转化为机器可理解的指令，并快速找到最相关的结果；更会深入研究排序算法，如何根据相关性、时效性、权威性等多种因素对海量数据进行排序，最终呈现出最符合用户期望的列表。此外，我还对书中关于分布式系统在搜索引擎中的应用非常感兴趣，毕竟在大数据时代，单台机器显然无法胜任如此艰巨的任务。理解分布式索引、分布式查询处理以及数据的一致性保证，是掌握现代搜索引擎运行机制的关键。我期望书中能提供一些实际的编程案例，让我能够亲手实践，将理论知识转化为代码，从而更深刻地理解搜索引擎的运作流程。这不仅仅是一本技术书籍，更像是一份通往技术前沿的指南，引领我探索数据驱动的智能世界。
评分在我看来，大数据搜索引擎就像一座复杂的城市，而这本书则是一份详尽的城市地图，指引着我探寻其每一个角落的奥秘。我尤其期待书中能够对搜索引擎的核心技术进行细致入微的分析，特别是如何在大数据量的背景下，构建和维护高效的索引结构。倒排索引的原理、在大规模数据集上的优化，以及如何进行快速的文档检索，都将是我重点关注的内容。查询处理部分，我希望能够看到从用户输入查询到返回结果的全过程，包括查询的解析、理解、扩展、匹配以及最终的排序算法。在大数据时代，分布式系统是实现这一切的基础，我非常期待书中能够深入讲解分布式索引的设计、查询的分布式执行以及如何保证系统在面临海量数据和高并发请求时的稳定性和可用性。书中关于性能调优和可扩展性的探讨，也将帮助我理解如何构建一个能够应对未来挑战的搜索引擎。更让我感到兴奋的是，这本书还包含了“编程实现”的部分，这意味着我将有机会通过实际的代码来验证和巩固我所学到的知识，将理论与实践相结合，从而更深刻地理解搜索引擎的工作原理。这本书对我而言，不仅仅是一本技术书籍，更是一次对信息检索技术深度探索的启蒙。
评分感觉还不错？！
评分这本书可以理解成“搜索引擎概述（导论）”之类的，细节讲的不多，每个技术点蜻蜓点水
评分内容是大杂沓，spider+nlp+index+知识图谱+日志处理都有所涉及，可以算是搜索引擎的一个技术目录。
评分感觉还不错？！
评分内容是大杂沓，spider+nlp+index+知识图谱+日志处理都有所涉及，可以算是搜索引擎的一个技术目录。
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