1. 爬虫与数据抓取

这是整个搜索引擎系统的起点。爬虫是一个自动化程序，它会模拟人浏览网页的行为，从一个起始页面开始，沿着页面中的链接不断地爬取新的网页，并将它们存储到搜索引擎的数据库中

工作原理：爬虫会周期性地访问网站，检查是否有新的内容或更新。为了提高效率，它会遵循一些规则，比如不爬取某些禁止访问的页面（通过 robots.txt 文件指定），或者优先抓取热门网站和经常更新的页面

2. 索引

抓取到的网页原始数据是无法直接用于搜索的。索引过程就是将这些网页数据进行预处理和结构化，使其能够被快速检索

分词（Tokenization）：将网页内容分解成一个个独立的词语（或称为“词项”）。例如，将句子“深度学习算法”分解为“深度”、“学习”、“算法”
倒排索引（Inverted Index）：这是索引的核心。它将词语与包含该词语的文档列表进行关联。这种结构使得搜索引擎可以迅速找到包含特定关键词的所有文档，而不是遍历所有文档

3. 排名算法

这是搜索引擎算法中最核心、最复杂的部分，它决定了哪些搜索结果会排在前面。排名算法的目标是根据用户查询，评估每个网页的相关性（Relevance）\和*重要性（Importance）*，并进行排序

a. 文本相关性算法

这些算法主要评估查询词和网页内容之间的匹配程度

TF-IDF（词频-逆文档频率）：这是一种经典的相关性算法
- TF（Term Frequency）：一个词在文档中出现的频率。如果一个词出现得越多，说明该文档与这个词越相关
- IDF（Inverse Document Frequency）：一个词在所有文档中出现的频率。如果一个词在越少文档中出现，说明它越能区分文档，其权重越高
- TF-IDF 的核心思想是：一个词在一个文档中出现频率高，但在所有文档中出现频率低，那么这个词对该文档的代表性就越强。

b. 网页重要性算法

这些算法旨在评估网页的整体权威性

PageRank：这是 Google 早期最著名的排名算法。它的核心思想是：如果一个网页被越多重要的网页链接，那么它本身也越重要。可以把链接看作是一种“投票”。PageRank 会递归地计算每个网页的“重要性得分”，并将其作为排名的一个重要指标。

c. 用户行为算法

现代搜索引擎还会考虑用户的行为数据来优化排名

4. 知识图谱与语义理解

现代搜索引擎已经超越了简单的关键词匹配。它们能够理解查询背后的意图和实体

知识图谱（Knowledge Graph）：它将实体（如“巴黎”、“埃菲尔铁塔”）及其相互关系组织成一个巨大的网络。当用户搜索“埃菲尔铁塔高度”时，搜索引擎可以直接从知识图谱中返回答案，而无需跳转到网页
自然语言处理（NLP）：搜索引擎利用 NLP 技术来理解查询的语义。例如，它能理解“苹果”这个词在“苹果公司”和“苹果手机”中的不同含义，从而给出更精准的结果

29.6 搜索引擎的算法有哪些

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