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SEO优化之什么是百度算法

SEO优化 李胜利 1513℃ 0评论

随着搜索经济的崛起,人们开始越加关注全球各大搜索引擎的性能、技术和日流量。作为企业,会根据搜索引擎的知名度以及日流量来选择是否要投放广告等;作为普通网民,会根据搜索引擎的性能和技术来选择自己喜欢的引擎查找资料;作为技术人员,会把有代表性的搜索引擎作为研究对象. 搜索引擎经济的崛起,又一次向人们证明了网络所蕴藏的巨大商机。网络离开了搜索将只剩下空洞杂乱的数据,以及大量等待去费力挖掘的金矿。
但是,如何设计一个高效的搜索引擎?我们可以以bd所采取的技术手段来探讨如何设计一个实用的搜索引擎.搜索引擎涉及到许多技术点,比如查询处理,排序算法,页面抓取算法,CACHE机制,ANTI-SPAM等等.这些技术细节,作为商业公司的搜索引擎服务提供商比如bd,GOOGLE等是不会公之于众的.我们可以将现有的搜索引擎看作一个黑盒,通过向黑盒提交输入,判断黑盒返回的输出大致判断黑盒里面不为人知的技术细节.
查询处理与分词是一个中文搜索引擎必不可少的工作,而bd作为一个典型的中文搜索引擎一直强调其”中文处理”方面具有其它搜索引擎所不具有的关键技术和优势.那么我们就来看看bd到底采用了哪些所谓的核心技术.
我们分两个部分来讲述:查询处理/中文分词.
一. 查询处理
用户向搜索引擎提交查询,搜索引擎一般在接受到用户查询后要做一些处理,然后在索引数据库里面提取相关的信息.那么bd在接受到用户查询后做了些什么工作呢?
1. 假设用户提交了不只一个查询串,比如”信息检索 理论 工具”.那么搜索引擎首先做的是根据分隔符比如空格,标点符号,将查询串分割成若干子查询串,比如上面的查询就会被解析为:<信息检索,理论,工具>三个子字符串;这个道理简单,我们接着往下看.
2. 假设提交的查询有重复的内容,搜索引擎怎么处理呢?比如查询”理论 工具 理论”,bd是将重复的字符串当作只出现过一次,也就是处理成等价的”理论 工具”,而GOOGLE显然是没有进行归并,而是将重复查询子串的权重增大进行处理.那么是如何得出这个结论的呢?我们可以将”理论 工具”提交给bd,返回341,000篇文档,大致看看第一页的返回内容.OK.继续,我们提交查询”理论 工具 理论”,在看看返回结果,仍然是那么多返回文档,当然这个不能说明太多问题,那看看第一页返回结果的排序,看出来了吗?顺序完全没有变化,而GOOGLE则排序有些变动,这说明bd是将重复的查询归并成一个处理的,而且字符串之间的先后出现顺序基本不予考虑(GOOGLE是考虑了这个顺序关系的).
3. 假设提交的中文查询包含英文单词,搜索引擎是怎么处理的?比如查询”电影BT下载”,bd的方法是将中文字符串中的英文当作一个整体保留,并以此为断点将中文切分开,这样上述的查询就切为<电影,BT,下载>,不论中间的英文是否一个字典里能查到的单词也好,还是随机的字符也好,都会当作一个整体来对待.至于为什么,你用查询” 电影dfdfdf下载”看看结果就知道了.当然如果查询中包含数字,也是如此办理.
到目前为止,一切很简单,也很清楚,bd怎么处理用户查询的呢?归纳如下:首先根据分割符号将查询分开,然后看看是否有重复的字符串,如果有,就抛弃多余的,只保留一个,接着判断是否有英文或者数字,如果有的话,把英文或者数字当作一个整体保留并把前后的中文切开
接着该干什么呢?该考虑分词的问题了.
二. 中文分词
首先,讲讲bd的分词时机或者条件问题,是否是个中文字符串bd就拿来切一下呢?非也,要想被bd的分词程序荣幸的切割一下也是要讲条件的,哪能是个字符串就切割啊?你当bd是卖锯条的么?
那么什么样的字符串才满足被切割的条件呢?简单说来,如果字符串只包含小于等于3个中文字符的话,那就保留不动,当字符串长度大于4个中文字符的时候,bd的分词程序才出马大干快上,把这个字符串肢解掉.
怎么证明呢?我们向bd提交”电影下载”,看看返回结果中标为红字的地方,不难看出来,查询已经被切割成<电影,下载>两个单词了,说明分词程序已经开工了,如果是比4个中文字符更长的字符串,那分词程序就更不客气了,一定大卸八块而后快.我们来看看三个字符的情况,提交查询”当然择”,看起来这个查询不伦不类,那是因为我希望看到这个字符串被切分为<当然,择>,返回结果365篇相关页面,翻到最后一页,发现标红的关键字都是”当然择”连续出现的情况,好像没有切分,但是还不确定,那么再提交人工分好的查询”当然 择”看看,返回结果1,090,000篇,基本上可以确定没有进行分词了,当然另外一种解释是:对于三个字符先切分,然后将切分后的结果当作一个短语查询,这样看到的效果和没有切分是相似的.但是我倾向于判断bd对于少于3个字符的串没有切分,奥卡姆不是说了么”如无必要,勿增实体”,干吗做无用功呢.那么如果没有切分,会有一个随之而来的问题,怎么从索引库里面提取未切分的字符串呢?这牵扯到索引的问题,我觉得bd应该采取了两套索引机制,一种是按照单词索引,一种是按照N-GRAM索引,至于索引的具体问题,以后在详细论述.
下面我们看看bd是采取的何种分词算法,现在分词算法已经算是比较成熟了,有简单的有复杂的,比如正向最大匹配,反向最大匹配,双向最大匹配,语言模型方法,最短路径算法等等,有兴趣的可以用GOOGLE去搜索一下以增加理解.这里就不展开说了.但是要记住一点的是:判断一个分词系统好不好,关键看两点,一个是消除歧义能力;一个是词典未登录词的识别比如人名,地名,机构名等.
那么bd用的是什么方法?我的判断是用双向最大匹配算法.至于怎么推理得出的,让我们一步步来看.当然,这里首先有个假设,bd不会采取比较复杂的算法,因为考虑到速度问题.

我们提交一个查询”毛泽东北京华烟云”,又一个不知所云的查询,尽管不知所云但是自有它的道理,我想看看bd的分词是如何消歧以及是否有词典未登录词的识别的功能,如果是正向最大匹配算法的话,那么输出应该是:”毛泽东/北京/华/烟云”,如果是反向最大匹配算法的话,那么输出应该是:”毛/泽/东北/京华烟云”,我们看看bd的分词结果:”毛泽东/北/京华烟云”,一个很奇怪的输出,跟我们的期望相差较多,但是从中我们可以获得如下信息:bd分词可以识别人名,也可以识别”京华烟云”,这说明有词典未登录词的识别的功能,我们可以假设分词过程分为两个阶段:第一阶段,先查找一个特殊词典,这个词典包含一些人名,部分地名以及一些普通词典没有的新词,这样首先将”毛泽东”解析出来,剩下了字符串”北京华烟云”,而”北/京华烟云”,可以看作是反向最大匹配的分词结果.这样基本说得通.为了证明这一点,我们提交查询”发毛泽东北”,我们期望两种分词结果,一个是正向最大匹配<发毛,泽,东北>,一个是上述假设的结果<发,毛泽东,北>,事实上bd输出是第二种情况,这样基本能确定bd分词采取了至少两个词典,一个是普通词典,一个是专用词典().而且是专用词典先切分,然后将剩余的片断交由普通词典来切分.
继续测验,提交查询”古巴比伦理”,如果是正向最大匹配,那么结果应该是<古巴比伦,理>,如果是反向最大匹配,那么结果应该是<古巴,比,伦理>,事实上bd的分词结果是<古巴比伦,理>,从这个例子看,好像用了正向最大匹配算法;此外还有一些例子表明好像是使用正向最大匹配的;但是且慢,我们看这个查询”北京华烟云”,正向最大匹配期望的结果是<北京,华,烟云>,而反向最大匹配期望的结果是<北,京华烟云>,事实上bd输出的是后者,这说明可能采用的反向最大匹配;从这点我们可以猜测bd采用的是双向最大匹配分词算法,如果正向和反向匹配分词结果一致当然好办,直接输出即可;但是如果两者不一致,正向匹配一种结果,反向匹配一种结果,此时该如何是好呢?从上面两个例子看,在这种情况下,bd采取最短路径方法,也就是切分的片断越少越好,比如<古巴,比,伦理>和<古巴比伦,理>相比选择后者,<北京,华,烟云>和<北,京华烟云>相比选择后者.还有类似的一些例子,这样基本可以解释这些输出结果.

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(2)个小伙伴在吐槽
  1. 学习了好多东西,谢谢博主啊,以后定常来啊,很好的博客,saibo老师很厉害啊
    海阳2013-05-30 23:57 回复
  2. 百度算法高深莫测啊,多谢saibo老师,以后一定多谢向您学习
    大明2013-05-30 23:58 回复