具体描述
本书是猎兔搜索开发团队的软件研发和教学实践的经验汇总。
本书总结搜索引擎相关理论与实际解决方案，并给出了Java实现，其中利用了流行的开源项目Lucene和Solr，而且还包括原创的实现。
主要包括总体介绍部分、爬虫部分、自然语言处理部分、全文检索部分以及相关案例分析。
爬虫部分介绍了网页遍历方法和如何实现增量抓取。并介绍了从网页等各种格式的文档中提取主要内容的方法。
自然语言处理部分从统计机器学习的原理出发，包括了中文分词与词性标注的理论与实现以及在搜索引擎中的实用等细节。
同时对文档排重、文本分类、自动聚类、句法分析树、拼写检查等自然语言处理领域的经典问题做出了深入浅出的介绍并总结了实现方法。
在全文检索部分，结合Lucene3.0介绍了搜索引擎的原理与进展。用简单的例子介绍了Lucene的最新应用方法。包括完整的搜索实现过程：从完成索引到搜索用户界面的实现。本书还进一步介绍了实现准实时搜索的方法。
展示了Solr1.4版本的用法以及实现分布式搜索服务集群的方法。
最后介绍了在地理信息系统领域和户外活动搜索领域的应用。
作者简介
猎兔搜索(http://www.lietu.com)创始人，当前猎兔搜索在北京和上海均设有研发部。带领猎兔搜索技术开发团队先后开发出猎兔中文分词系统、猎兔信息提取系统、猎兔智能垂直搜索系统以及网络信息监测系统等，实现互联网信息的采集、过滤、搜索和实时监测。
目录信息
1.1 搜索引擎基本模块 2
1.2 开发环境 3
1.3 搜索引擎工作原理 4
1.3.1 网络爬虫 5
1.3.2 全文索引结构与Lucene实现 5
1.3.3 搜索用户界面 10
1.3.4 计算框架 10
1.3.5 文本挖掘 11
1.4 本章小结 12
第2章 网络爬虫的原理与应用 13
2.1 爬虫的基本原理 13
2.2 爬虫架构 16
2.2.1 基本架构 16
2.2.2 分布式爬虫架构 19
2.2.3 垂直爬虫架构 20
2.3 抓取网页 20
2.3.1 下载网页的基本方法 21
2.3.2 网页更新 25
2.3.3 抓取限制应对方法 27
2.3.4 URL地址提取 29
2.3.5 抓取JavaScript动态页面 29
2.3.6 抓取即时信息 32
2.3.7 抓取暗网 33
2.3.8 信息过滤 34
2.3.9 最好优先遍历 41
2.4 存储URL地址 42
2.4.1 BerkeleyDB 43
2.4.2 布隆过滤器 45
2.5 并行抓取 47
2.5.1 多线程爬虫 48
2.5.2 垂直搜索的多线程爬虫 50
2.5.3 异步IO 52
2.6 RSS抓取 56
2.7 抓取FTP 58
2.8 下载图片 59
2.9 图像的OCR识别 59
2.9.1 图像二值化 60
2.9.2 切分图像 63
2.9.3 SVM分类 67
2.10 Web结构挖掘 71
2.10.1 存储Web图 72
2.10.2 PageRank算法 76
2.10.3 HITs算法 84
2.10.4 主题相关的PageRank 88
2.11 部署爬虫 90
2.12 本章小结 90
第3章 索引内容提取 93
3.1 从HTML文件中提取文本 93
3.1.1 字符集编码 93
3.1.2 识别网页的编码 96
3.1.3 网页编码转换为字符串编码 98
3.1.4 使用HTMLParser实现定向抓取 99
3.1.5 使用正则表达式提取数据 104
3.1.6 结构化信息提取 106
3.1.7 网页的DOM结构 109
3.1.8 使用NekoHTML提取信息 111
3.1.9 网页去噪 117
3.1.10 网页结构相似度计算 122
3.1.11 提取标题 124
3.1.12 提取日期 126
3.2 从非HTML文件中提取文本 126
3.2.1 提取标题的一般方法 127
3.2.2 PDF文件 132
3.2.3 Word文件 135
3.2.4 Rtf文件 137
3.2.5 Excel文件 149
3.2.6 PowerPoint文件 152
3.3 提取垂直行业信息 153
3.3.1 医疗行业 153
3.3.2 旅游行业 153
3.4 流媒体内容提取 154
3.4.1 音频流内容提取 154
3.4.2 视频流内容提取 158
3.5 存储提取内容 159
3.6 本章小结 160
第4章 中文分词原理与实现 162
4.1 Lucene中的中文分词 162
4.1.1 Lucene切分原理 162
4.1.2 Lucene中的Analyzer 164
4.1.3 自己写Analyzer 167
4.1.4 Lietu中文分词 170
4.2 查找词典算法 170
4.2.1 标准Trie树 171
4.2.2 三叉Trie树 174
4.3 中文分词的原理 179
4.4 中文分词流程与结构 183
4.5 形成切分词图 184
4.6 概率语言模型的分词方法 191
4.7 N元分词方法 195
4.8 新词发现 198
4.9 未登录词识别 199
4.10 词性标注 200
4.10.1 隐马尔可夫模型 204
4.10.2 基于转换的错误学习方法 214
4.11 平滑算法 216
4.12 机器学习的方法 220
4.12.1 最大熵 221
4.12.2 条件随机场 224
4.13 有限状态机 224
4.14 本章小结 232
第5章 让搜索引擎理解自然语言 233
5.1 停用词表 233
5.2 句法分析树 235
5.3 相似度计算 240
5.4 文档排重 244
5.4.1 语义指纹 245
5.4.2 SimHash 248
5.4.3 分布式文档排重 259
5.5 中文关键词提取 260
5.5.1 关键词提取的基本方法 260
5.5.2 HITS算法应用于关键词提取 262
5.5.3 从网页中提取关键词 265
5.6 相关搜索词 265
5.6.1 挖掘相关搜索词 265
5.6.2 使用多线程计算相关搜索词 268
5.7 信息提取 269
5.8 拼写检查与建议 274
5.8.1 模糊匹配问题 276
5.8.2 英文拼写检查 279
5.8.3 中文拼写检查 281
5.9 自动摘要 284
5.9.1 自动摘要技术 284
5.9.2 自动摘要的设计 285
5.9.3 基于篇章结构的自动摘要 291
5.9.4 Lucene中的动态摘要 291
5.10 文本分类 295
5.10.1 特征提取 297
5.10.2 中心向量法 300
5.10.3 朴素贝叶斯 303
5.10.4 支持向量机 313
5.10.5 多级分类 322
5.10.6 规则方法 324
5.10.7 网页分类 327
5.11 自动聚类 327
5.11.1 聚类的定义 327
5.11.2 K均值聚类方法 327
5.11.3 K均值实现 329
5.11.4 深入理解DBScan算法 335
5.11.5 使用DBScan算法聚类实例 336
5.12 拼音转换 338
5.13 概念搜索 339
5.14 多语言搜索 348
5.15 跨语言搜索 349
5.16 情感识别 350
5.16.1 确定词语的褒贬倾向 353
5.16.2 实现情感识别 355
5.16.3 用户协同过滤 356
5.17 本章小结 358
第6章 Lucene原理与应用 359
6.1 Lucene深入介绍 359
6.1.1 常用查询 359
6.1.2 查询语法与解析 361
6.1.3 查询原理 365
6.1.4 使用Filter筛选搜索结果 366
6.1.5 索引库中的高频成分 367
6.1.6 索引数值列 367
6.2 Lucene中的压缩算法 370
6.2.1 变长压缩 370
6.2.2 PForDelta 372
6.2.3 前缀压缩 375
6.2.4 差分编码 376
6.2.5 设计索引库结构 379
6.3 创建和维护索引库 380
6.3.1 创建索引库 380
6.3.2 向索引库中添加索引文档 380
6.3.3 删除索引库中的索引文档 384
6.3.4 更新索引库中的索引文档 384
6.3.5 索引的合并 385
6.3.6 索引文件格式 386
6.3.7 分发索引 388
6.3.8 修复索引 391
6.4 查找索引库 391
6.4.1 排序 392
6.5 读写并发控制 392
6.6 优化使用Lucene 393
6.6.1 索引优化 393
6.6.2 查询优化 394
6.6.3 实现时间加权排序 397
6.6.4 实现字词混合索引 400
6.6.5 重用Tokenizer 405
6.6.6 定制Tokenizer 405
6.7 检索模型 407
6.7.1 向量空间模型 408
6.7.2 BM25概率模型 412
6.7.3 统计语言模型 418
6.8 查询大容量索引 419
6.9 实时搜索 420
6.10 本章小结 421
第7章 搜索引擎用户界面 422
7.1 实现Lucene搜索 422
7.2 搜索页面设计 423
7.2.1 Struts2实现的搜索界面 424
7.2.2 翻页组件 424
7.3 实现搜索接口 425
7.3.1 编码识别 425
7.3.2 布尔搜索 429
7.3.3 指定范围搜索 429
7.3.4 搜索结果排序 430
7.3.5 搜索页面的索引缓存与更新 431
7.4 历史搜索词记录 432
7.5 实现关键词高亮显示 433
7.6 实现分类统计视图 435
7.7 实现相似文档搜索 441
7.8 实现AJAX搜索联想词 443
7.8.1 估计查询词的文档频率 443
7.8.2 搜索联想词总体结构 444
7.8.3 服务器端处理 444
7.8.4 浏览器端处理 446
7.8.5 服务器端改进 451
7.8.6 拼音提示 454
7.8.7 部署总结 455
7.9 集成其他功能 455
7.9.1 拼写检查 455
7.9.2 分类统计 456
7.9.3 相关搜索 458
7.9.4 再次查找 462
7.9.5 搜索日志 462
7.10 搜索日志分析 464
7.10.1 日志信息过滤 464
7.10.2 信息统计 465
7.10.3 挖掘日志信息 468
7.11 本章小结 469
第8章 使用Solr实现企业搜索 470
8.1 Solr简介 470
8.2 Solr基本用法 471
8.2.1 Solr服务器端的配置与中文支持 472
8.2.2 把数据放进Solr 477
8.2.3 删除数据 479
8.2.4 Solr客户端与搜索界面 480
8.2.5 Solr索引库的查找 482
8.2.6 索引分发 486
8.2.7 Solr搜索优化 489
8.3 从FAST Search移植到Solr 492
8.4 Solr扩展与定制 493
8.4.1 Solr中字词混合索引 493
8.4.2 相关检索 496
8.4.3 搜索结果去重 498
8.4.4 定制输入输出 501
8.4.5 分布式搜索 506
8.4.6 SolrJ查询分析器 508
8.4.7 扩展SolrJ 517
8.4.8 扩展Solr 518
8.4.9 查询Web图 522
8.5 Solr的.net客户端 525
8.6 Solr的PHP客户端 527
8.7 本章小结 530
第9章 地理信息系统案例分析 531
9.1 新闻提取 531
9.2 POI信息提取 536
9.2.1 提取主体 537
9.2.2 提取地区 538
9.2.3 指代消解 540
9.3 本章小结 542
第10章 户外活动搜索案例分析 543
10.1 爬虫 543
10.2 信息提取 544
10.3 搜索 547
10.4 本章小结 547
参考资源 548
书籍 548
网址 548
· · · · · · (收起)
读后感
正如大多数中国技术作家一样，这本厚厚的书对搜索的每部分都涉及了一点，而每部分的深度都比较浅，并且基本所有东西都可以轻易找到相关资料，作者自己对于这些技术的看法，适用范围之类的经验甚少。。总之我觉得读者看了目录就可以用搜索引擎来达到相关的学习效果了
正如大多数中国技术作家一样，这本厚厚的书对搜索的每部分都涉及了一点，而每部分的深度都比较浅，并且基本所有东西都可以轻易找到相关资料，作者自己对于这些技术的看法，适用范围之类的经验甚少。。总之我觉得读者看了目录就可以用搜索引擎来达到相关的学习效果了
本人看此书的目的很简单， 就是想看看搜索引擎的结构，了解现有的开源项目lucene、solr， 以及搭建搜索引擎的难度。 如此一来， 此书是很合适的， 比起网上的零散资料。 的多长啊多长啊
全面剖析搜索技术，但不乏深度。对搜索主流技术都做了详尽介绍，示例基于Java和LUCENE，一本不错的初中级学习书籍，也适合作为大中专院校教材。对视频搜索和语音搜索方面稍微偏少一些，希望再版有所补充。 另外，原价是69多，怎么这里是55，直接写的折扣价？
对搜索引擎技术讲解的比较全面，读了之后对搜索引擎技术能了解得比较全面。同时对于Lucene的介绍也是传承了本书的特点：细致、全面。看了之后对Lucene，还有起相关的组件Solar啊等等也有了初步的认识。对于初学者还是值得读一下的。对于搜索引擎技术和Lucene能够建立起立体全面...
用户评价
这本书的包装非常精美，封面设计简洁大气，印刷质量也属上乘。我拿到它的时候，就有一种爱不释手的感觉。翻开第一页，纸张的质感也相当不错，没有廉价的胶装味道，而是带着一股淡淡的墨香，让人心生愉悦。我是一个对技术书籍的“颜值”要求颇高的人，而这本书无疑满足了我的视觉审美。它的排版清晰，章节划分合理，过渡自然。在阅读过程中，我发现作者在细节的处理上也十分用心，例如代码块的颜色区分、图表的清晰度以及公式的排布，都做得非常到位，这对于提升阅读体验至关重要。我曾经阅读过一些技术书籍，因为排版混乱、图表模糊而导致学习效率大打折扣，但这本书在这方面做得非常出色，让我可以更加专注于内容本身，沉浸在技术的世界里。即使是初次接触这类技术的人，也能因为良好的阅读体验而更容易上手，建立起学习的兴趣和信心。这本书的出现，无疑是一股清流，让我对技术书籍的品质有了新的认识。
我是一名对计算机科学的理论基础非常重视的学生，尤其关注搜索引擎的数学和统计学原理。《解密搜索引擎技术实战》这本书在这一点上做得非常出色。它不仅仅停留在算法的表面，而是深入到算法背后的数学模型和统计学基础。例如，在解释TF-IDF的计算公式时，作者详细阐述了其背后的概率论和信息论的原理。在讲解PageRank算法时，作者也详细介绍了马尔可夫链和矩阵运算在其中的应用。这让我能够从更根本的层面去理解搜索引擎技术，而不仅仅是记住几个公式。书中对于概率模型在文本匹配和相似度计算中的应用，也让我对信息检索的理论有了更深的认识。这本书不仅仅是一本技术实战手册，更是一本能够帮助我打牢计算机科学理论基础的优秀读物。
我是一名独立开发者，经常需要在项目中集成搜索功能。过去，我通常依赖于现成的搜索库，对搜索引擎的内部实现知之甚少。《解密搜索引擎技术实战》这本书极大地改变了我的工作方式。它让我能够理解为什么某些搜索库在特定场景下表现更好，也让我能够根据自己的项目需求，对搜索功能进行更精细化的定制和优化。书中关于索引构建、查询处理和结果返回的详细讲解，让我对整个搜索流程有了清晰的认识。尤其让我感兴趣的是，书中还介绍了一些关于分布式搜索的架构设计，这对于我未来考虑项目的可扩展性非常有帮助。我发现，仅仅是理解了索引数据结构的优化，就能在我的项目中带来显著的性能提升。这本书不仅提供了知识，更赋予了我解决实际问题的能力，让我能够更自信地应对项目中与搜索相关的技术挑战。
我是一名数据分析师，虽然不直接从事搜索引擎的开发，但我需要理解搜索数据的来源和处理方式，以便从中挖掘有价值的信息。《解密搜索引擎技术实战》这本书为我提供了一个全新的视角。它让我明白，搜索引擎在处理用户查询时，会生成大量的日志数据，这些数据包含了用户的搜索行为、点击偏好等信息。书中关于日志分析和用户行为建模的部分，对于我理解如何利用这些数据进行用户画像、行为预测以及个性化推荐非常有帮助。我尤其关注书中对于搜索日志的结构化和去重处理的讲解，这直接关系到我能够获取到多么精确和可靠的数据。这本书让我能够更好地理解数据是如何在搜索引擎系统中流转和生成的，从而提升我进行数据分析的准确性和深度。
我在学习计算机科学的过程中，接触过不少关于数据结构和算法的书籍，但《解密搜索引擎技术实战》在这方面给我留下了深刻的印象。它不是简单地罗列各种算法，而是将算法置于搜索引擎这个具体的应用场景中进行讲解。我特别欣赏作者在解释复杂算法时，能够结合搜索引擎的工作流程，让这些算法的意义和作用变得更加直观。例如，在讲解如何处理海量数据以构建高效的倒排索引时，作者深入探讨了分片、合并等技术，并将其与具体的性能指标挂钩。这让我明白，算法的价值不仅仅在于其理论的优越性，更在于它能否在实际应用中解决问题。书中对于文本预处理、分词、词干提取等方面的讲解，也让我意识到，在搜索引擎的输入端，就已经包含了大量的算法和数据处理工作。这本书让我对“算法”这个概念有了更深层次的理解。
我是一名对软件工程实践非常关注的开发者，尤其关心如何在实际项目中构建可维护、可扩展的搜索引擎系统。《解密搜索引擎技术实战》这本书在这方面提供了宝贵的指导。书中关于搜索引擎的架构设计，从分布式索引、并行查询到结果聚合，都进行了详细的阐述。这让我了解到，构建一个高效的搜索引擎不仅仅依赖于单个算法的优劣，更需要整体架构的合理性。作者在讲解过程中，也提到了许多工程实践中的注意事项，例如如何处理数据的一致性、如何进行故障的容错，以及如何进行系统的监控和性能调优。这些内容对于我这样一个需要在实际项目中落地技术的人来说，具有非常重要的参考价值。它让我意识到，在追求技术深度和广度的同时，工程实践的扎实同样至关重要。
我是一名有着多年开发经验的后端工程师，一直对搜索引擎的核心技术充满好奇。过去，我接触过一些零散的资料，但总觉得缺乏系统性和深度。《解密搜索引擎技术实战》这本书的出现，可以说填补了我在这方面的知识空白。从我对搜索引擎的理解来看，这本书的切入点非常精准，它没有回避那些复杂的底层原理，反而选择用一种深入浅出的方式进行剖析。我特别欣赏作者在解释一些核心概念时所采用的比喻和类比，这些生动的例子能够帮助我迅速理解那些抽象的技术术语。比如，在讲解倒排索引的构建过程时，作者并没有直接罗列算法，而是从一个生活中的例子出发，一步步引导读者理解其背后的逻辑，这种方式让我受益匪浅。书中的技术细节讲解也非常到位，对于一些关键的数据结构和算法，作者都给出了清晰的解释和代码示例，这对于我这样的实践者来说，非常有价值。我能够通过这些示例，将理论知识转化为实际的理解，并且可以尝试在自己的项目中进行复现和优化。
作为一个对信息检索和推荐系统领域充满热情的研究生，我一直在寻找能够系统性地梳理搜索引擎技术发展脉络和核心算法的教材。《解密搜索引擎技术实战》恰好提供了这样一个全面的视角。我尤其关注书中对于各个技术模块的相互关联性的阐述，它不仅仅是将各个技术孤立地展示出来，而是强调了它们是如何协同工作，共同构建一个高效的搜索引擎。例如，在讨论文本分析和特征提取部分时，作者不仅介绍了词袋模型、TF-IDF等经典方法，还延伸到了更现代的词向量技术，并说明了它们在搜索引擎中的应用场景和优势。这对于我进行更深入的研究非常有启发。此外，书中还提到了搜索引擎的性能优化和扩展性问题，这些都是在实际工程中必须考虑的关键因素。作者在这方面的讲解，既有理论高度，又不乏实践指导意义，能够帮助我更好地理解大型搜索引擎的架构设计和挑战。
作为一名对新兴技术充满好奇的爱好者，我对搜索引擎背后的技术演进历程非常感兴趣。《解密搜索引擎技术实战》这本书不仅涵盖了当前主流的搜索引擎技术，也巧妙地穿插了一些历史性的发展脉络。我发现，理解技术的演进，有助于我更好地把握未来的发展趋势。例如，书中对早期基于关键词匹配的搜索方式与如今基于语义理解的搜索方式的对比，让我深刻体会到技术进步带来的变革。它不仅仅是算法的迭代，更是对用户需求理解的深化。书中还对一些前沿技术，如自然语言处理在搜索中的应用，以及知识图谱与搜索引擎的结合进行了探讨，这让我对未来搜索引擎的发展方向有了更清晰的预判。这本书的内容非常丰富，它像一本技术发展史，让我能够站在巨人的肩膀上，去展望搜索引擎的未来。
作为一名产品经理，我一直希望能够更深入地理解搜索引擎背后的技术原理，以便更好地与技术团队沟通，并提出更具创新性的产品需求。《解密搜索引擎技术实战》这本书为我打开了一扇新的大门。我原本以为这本书会充斥着晦涩难懂的代码和算法，但出乎意料的是，作者在讲解技术原理的同时，非常注重与产品和业务的结合。例如，在介绍搜索结果排序算法时，作者不仅解释了PageRank等经典算法，还探讨了用户行为数据在排序中的作用，以及如何通过A/B测试来优化排序策略。这些内容让我能够从用户的角度去思考搜索结果的质量，并理解技术如何支撑产品的用户体验。书中对于“用户意图理解”的探讨也让我印象深刻，这直接关系到产品能否满足用户的真实需求。这本书为我提供了宝贵的知识，使我能够更清晰地描绘出搜索引擎产品的蓝图，并与工程师们进行更有效的协作。
做搜索引擎可以看看，反正毕设跟他也差不多。
做搜索引擎可以看看，反正毕设跟他也差不多。
做搜索引擎可以看看，反正毕设跟他也差不多。
做搜索引擎可以看看，反正毕设跟他也差不多。
做搜索引擎可以看看，反正毕设跟他也差不多。
