Sphinx与MySQL构建高效搜索引擎

介绍BD-Sphinx搜索引擎架构和使用指南，帮助用户结合MySQL进行相关操作。

借助MongoDB、Django和Elasticsearch构建小型搜索引擎，爬取数据并存储在MongoDB中。详细指南请参阅GitHub：https://github.com/Weifanwong/search_engine.git

本论文探讨了网站搜索引擎的设计与实现过程，涵盖搜索引擎的工作原理以及数据挖掘技术应用等方面。

前言第一章引论.....1第一节搜索引擎的概念...2第二节搜索引擎的发展历史....3第三节一些著名的搜索引擎....7上篇WEB搜索引擎基本原理和技术.....16第二章WEB搜索引擎工作原理和体系结构....17第一节基本要求....17第二节网页搜集....18第三节预处理.....20第四节查询服务....22第五节体系结构....25第三章WEB信息的搜集...29第一节引言...29一、超文本传输协议....29二、一个小型搜索引擎系统....31第二节网页搜集....33一、定义URL类和Page类.....34二、与服务器建立连接...39三、发送请求和接收数据.....41四、网页信息存储的天网格式...42第三节多道搜集程序并行工作....45一、多线程并发工作....46二、控制对一个站点并发搜集线程的数目....47第四节如何避免网页的重复搜集...47一、记录未访问、已访问URL和网页内容摘要信息...47二、域名与IP的对应问题.....48第五节如何首先搜集重要的网页...49第六节搜集信息的类型....52第七节本章小结....54 iii第四章对搜集信息的预处理.....55第一节信息预处理的系统结构....55第二节索引网页库...56第三节中文自动分词.....58第四节分析网页和建立倒排文件...64第五节本章小结....66第五章信息查询服务.....67第一节查询服务的系统结构.....67第二节检索的定义...68第三节查询服务的实现....69一、结果集合的形成....69二、查询结果显示....70第四节本章小结....72中篇对质量和性能的追求....73第六章可扩展搜集子系统...75第一节天网系统概述和集中式搜集系统结构.....75一、天网系统结构....75二、集中式搜集系统....76第二节利用并行处理技术高效搜集网页的一种方案.....82一、节点间URL的划分策略....83二、关于性能的讨论....86三、性能测试和评价....88四、系统的动态可配置性设计...91第三节本章小结....93第七章网页净化与消重....95第一节网页净化与元数据提取....95一、引言.....95二、 DocView模型.....98三、网页的表示.....99四、提取DocView模型要素的方法...103五

该搜索引擎是对典型搜索引擎的简化实现，由履带式网络爬虫、探测器、文件因素、文件分数、索引生成器、倒排清单、项目链接、过帐分词器、网页文件、搜索组织、秩代表、贡献者组成。

第一章 引言 第一节 搜索引擎的概念 第二节 搜索引擎发展历程 第三节 知名搜索引擎概览 上篇：WEB 搜索引擎基础原理与技术 第二章 WEB 搜索引擎工作原理与体系结构 第一节 基本要求 第二节 网页搜集 第三节 预处理 第四节 查询服务 第五节 体系结构 第三章 WEB 信息的搜集 第一节 引言 一、超文本传输协议 二、一个小型搜索引擎系统 第二节 网页搜集 一、定义 URL 类和 Page 类 二、与服务器建立连接 三、发送请求和接收数据 四、网页信息存储的天网格式 第三节 多道搜集程序并行工作 一、多线程并发工作 二、控制对一个站点并发搜集线程的数目 第四节 如何避免网页的重复搜集 一、记录未访问、已访问 URL 和网页内容摘要信息 二、域名与 IP 的对应问题 第五节 如何首先搜集重要的网页 第六节 搜集信息的类型 第七节 本章小结 第四章 对搜集信息的预处理 第一节 信息预处理的系统结构 第二节 索引网页库 第三节 中文自动分词 第四节 分析网页和建立倒排文件 第五节 本章小结 第五章 信息查询服务 第一节 查询服务的系统结构 第二节 检索的定义 第三节 查询服务的实现 一、结果集合的形成 二、查询结果显示 第四节 本章小结 中篇：对质量和性能的追求 第六章 可扩展搜集子系统 第一节 天网系统概述和集中式搜集系统结构 一、天网系统结构 二、集中式搜集系统 第二节 利用并行处理技术高效搜集网页的一种方案 一、节点间 URL 的划分策略 二、关于性能的讨论 三、性能测试和评价 四、系统的动态可配置性设计 第三节 本章小结 第七章 网页净化与消重 第一节 网页净化与元数据提取 一、引言 二、DocView 模型 三、网页的表示 四、提取 DocView 模型要素的方法

搜索引擎广告的点击率与其收入息息相关，而准确理解用户在查询时的广告点击意图则是提升点击率的关键。本研究利用商用搜索引擎的用户查询点击日志数据，对用户查询的广告点击率进行了统计分析，并提出了两种预测用户查询广告点击意图的方法：基于查询词内容匹配和基于贝叶斯分类。在大规模真实用户查询点击日志上的实验结果显示，这两种方法能够有效预测用户的广告点击意图，将广告投放的精度从3.0%提升至36.8%，广告投放的平均F-measure值从0.060提升至0.408。通过广告点击意图预测，可以有效减少广告的无效投放。

这本书由知名专家编写，详尽介绍了搜索引擎技术的演进和实际应用。适合专业人士阅读，有助于提升个人技术水平。

Seeker 实现了一个搜索引擎，采用 Apache Nutch 抓取指定域名的网页，并通过 Apache Hadoop 构建倒排索引。利用 MongoDB 数据库存储数据和索引，提升响应速度和扩展性。该系统采用 REST Web 服务与部署在 Apache Tomcat 服务器上的 Web 应用程序通信。网页排名依据 TF-IDF 算法和链接分析算法确定。