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第1章 引言1

1.1 搜索引擎概述2

1.1.1 目录式搜索引擎2

1.1.2 全文搜索引擎3

1.1.3 元搜索引擎（Meta-Search Engine）3

1.2 搜索引擎的主要需求3

1.2.1 快4

1.2.2 全4

1.2.3 准4

1.2.4 稳5

1.2.5 省5

1.3 搜索引擎的4大系统6

1.3.1 搜索引擎的体系结构6

第2章 搜索引擎的下载系统8

2.1 爬虫的发展历史9

2.1.1 世界上第1个爬虫9

2.1.2 爬虫的发展历程9

2.2 万维网及其网页分析9

2.2.1 蝴蝶结型的万维网10

2.2.2 万维网的直径12

2.2.3 万维网的规模及变化特征12

2.2.4 网页的特征13

2.3 有关爬虫的基本概念13

2.3.1 爬虫13

2.3.2 种子站点14

2.3.3 URL14

2.3.4 Backlinks14

2.4 网页抓取原理14

2.4.1 telnet和wget14

2.4.2 从种子站点开始逐层抓取15

2.4.3 不重复抓取策略19

2.4.4 网页抓取优先策略25

2.4.5 网页重访策略26

2.4.6 Robots协议30

2.4.7 其他应该注意的礼貌性问题31

2.4.8 重要性网页优先抓取策略32

2.4.9 抓取提速策略（合作抓取策略）34

2.5 网页库38

2.6 下载系统回顾及未来发展41

参考文献42

第3章 搜索引擎的分析系统44

3.1 知识准备45

3.1.1 HTML语言45

3.1.2 锚文本（anchor text）45

3.1.3 半结构化数据（semi-structured data）45

3.2 信息抽取及网页信息结构化45

3.2.1 网页结构化的目标46

3.2.2 建立HTML标签树48

3.2.3 通过投票方法得到正文52

3.2.4 网页结构化过程回顾55

3.3 网页查重56

3.3.1 网页查重技术发展历史56

3.3.2 网页查重实现方法58

3.4 中文分词61

3.4.1 什么是中文分词61

3.4.2 通过字典实现分词61

3.4.3 基于统计的分词方法65

3.5 PageRank67

3.5.1 PageRank的来由68

3.5.2 PageRank的基本想法68

3.5.3 PageRank的计算公式69

3.5.4 PageRank的计算方法73

3.6 分析系统结构图76

参考文献77

第4章 搜索引擎的索引系统79

4.1 知识准备80

4.1.1 信息80

4.1.2 索引80

4.1.3 倒排索引、倒排表、临时倒排文件、最终倒排文件80

4.1.4 其他概念81

4.2 全文检索81

4.3 文档编号82

4.3.1 编号的本质82

4.3.2 文档编号的方法83

4.3.3 游程编码84

4.4 倒排索引87

4.4.1 经典的倒排索引87

4.4.2 正排索引（前向索引）88

4.4.3 倒排索引90

4.5 数据规模的估计92

4.5.1 齐普夫法则92

4.5.2 布尔检索模型下的索引规模估计94

4.6 涉及存储规模的一些计算97

4.6.1 正排表与倒排表的合并97

4.6.2 多个临时倒排文件的归并100

4.6.3 倒排索引分布式存储103

4.6.4 倒排文件缓存106

4.6.5 倒排索引词典统计信息的计算106

4.7 倒排索引文件的创建过程107

4.7.1 创建倒排表107

4.7.2 计算统计信息109

参考文献110

第5章 搜索引擎的查询系统112

5.1 知识准备113

5.1.1 什么是信息熵113

5.1.2 检索和查询的区别115

5.1.3 检索词和查询词的区别115

5.1.4 自动文本摘要（Automatic Text Summarization）116

5.2 网页信息检索116

5.2.1 早期的检索模型116

5.2.2 向量空间模型（Vector Space Models）118

5.2.3 关键词权重的量化方法TF/IDF122

5.2.4 搜索引擎采用的检索模型125

5.2.5 多文档列表求交计算127

5.2.6 检索结果排序132

5.2.7 堆排序132

5.3 中文自动摘要137

5.3.1 自动摘要的发展历史137

5.3.2 自动摘要的含义和实现137

5.4 生成搜索结果页142

5.4.1 生成搜索结果页142

5.5 搜索结果页的缓存144

5.6 推测用户查询意图145

5.6.1 查询分类146

5.6.2 推测信息类、事物类的查询意图147

5.7 查询系统的当前热点和发展方向147

5.7.1 查询系统的当前热点148

5.7.2 查询系统的发展方向148

参考文献149

第6章 搜索引擎日志分析150

6.1 简介151

6.1.1 人机交互的记录——日志151

6.1.2 分析搜索引擎日志的意义153

6.1.3 本章的主要内容154

6.2 知识准备155

6.2.1 二分图模型（Bipartite Model）155

6.2.2 图模型（graphical model）156

6.2.3 LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型158

6.2.4 随机游走（Random Walk）159

6.2.5 小结160

6.3 查询日志分析161

6.3.1 查询日志的内容161

6.3.2 查询词频统计162

6.3.3 查询词提示（Suggestion）163

6.3.4 命名实体（Named Entity）类别识别165

6.3.5 小结167

6.4 点击日志分析167

6.4.1 点击日志的内容168

6.4.2 查询串提示（Suggestion）再分析169

6.4.3 查询和结果类别属性传递170

6.4.4 搜索结果相似性度量171

6.4.5 查询结果排序172

6.4.6 点击数据的稀疏性174

6.4.7 小结176

6.5 隐私问题177

6.5.1 日志的两面性177

6.5.2 日志的安全使用179

6.5.3 小结179

6.6 本章总结180

参考文献180

第7章 排序学习（Learning to Rank）183

7.1 排序概述184

7.2 传统的排序模型186

7.2.1 查询相关的排序模型186

7.2.2 查询无关的排序模型188

7.3 排序学习简介以及研究现状190

7.3.1 排序学习简介190

7.3.2 排序学习问题的研究现状191

7.4 排序学习模型的应用实例192

7.5 排序学习方法的框架194

7.5.1 参数设置194

7.5.2 排序学习方法的框架195

7.6 评测数据集196

7.6.1 LETOR数据集196

7.6.2 Microsoft Learning to Rank数据集197

7.6.3 Yahoo Webscope数据集198

7.7 排序学习模型简介198

7.7.1 实例199

7.7.2 Pointwise方法199

7.7.3 Pairwise方法204

7.7.4 Listwise方法207

7.7.5 3种排序方法的对比210

7.8 排序学习模型性能比较211

7.8.1 评测方法211

7.8.2 排序模型性能的比较215

7.9 排序学习的研究方向217

7.9.1 标准标注的自动构建217

7.9.2 排序特征217

7.9.3 半监督学习／主动学习218

7.9.4 查询相关的排序模型218

7.9.5 利用用户行为特征218

7.10 总结219

参考文献219

第8章 搜索引擎的性能调优223

8.1 系统调优概述224

8.2 瓶颈识别225

8.3 涉及CPU的优化方法226

8.3.1 上下文切换问题（context switching）227

8.3.2 中断和轮询228

8.3.3 CPU的Affinity问题229

8.3.4 流水线问题229

8.4 涉及内存的优化方法235

8.4.1 概述235

8.4.2 对换区236

8.4.3 cache line240

8.4.4 false sharing问题245

8.4.5 内存的锁问题247

8.4.6 内存库的使用257

8.5 涉及磁盘的优化方法262

8.5.1 磁盘10的调度262

8.5.2 其他常见磁盘参数调优264

8.5.3 磁盘读写方式265

8.5.4 文件缓存问题267

8.5.5 5分钟法则269

8.6 涉及网络的优化方法271

8.6.1 搜索首页，结果页提速方法271

8.6.2 Web Server的架构选择274

参考文献284