《走進搜索引擎(第2版)》 潘雪峰,花貴春,梁斌著, 電子工業齣版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

潘雪峰，花貴春，梁斌著 著

圖書標籤:

• 搜索引擎
• 信息檢索
• 網絡爬蟲
• 數據挖掘
• Python
• 機器學習
• 自然語言處理
• 信息科學
• 潘雪峰
• 電子工業齣版社

店铺： 北京知画图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121131042

商品编码：27752483739

包装：平装

出版时间：2011-05-01

基本信息

書名：走進搜索引擎(第2版)

定價：49.00元

作者：潘雪峰,花貴春,梁斌著

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2011-05-01

ISBN：9787121131042

字數：400000

頁碼：286

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

---

內容提要

---

　　本書由搜索引擎開發研究領域三位年輕的博士生精心編寫，作者們希望將自己對搜索引擎的理解和實際應用相結閤，讓未接觸過搜索引擎原理和方法的讀者也能輕鬆讀懂該書的大部分內容。
本書在第1版的基礎上，刪除瞭搜索引擎曆史等章節，並對錯誤和不足進行瞭修訂和補充，同時增加瞭潘雪峰編寫的第6章“搜索引擎日誌分析”，花貴春編寫的第7章“排序學習（LearningtoRank）”和梁斌編寫的第8章“搜索引擎的性能調優”三個主要章節，變更的內容約占第1版的一半。
讀者對象：本書作為搜索引擎原理與技術的入門書籍，麵嚮那些有誌從事搜索引擎行業的青年學生、需要完整理解並優化搜索引擎的專業技術人員、搜索引擎的營銷人員，以及網站的負責人等。本書是從事搜索引擎開發的工程技術人員難得的參考書，也可作為大院校相關專業的教學輔導書.

目錄

---

第1章 引言1
　1.1 搜索引擎概述2
　1.1.1 目錄式搜索引擎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 準4
　1.2.4 穩5
　1.2.5 省5
　1.3 搜索引擎的4大係統6
　1.3.1 搜索引擎的體係結構6
第2章 搜索引擎的下載係統8
　2.1 爬蟲的發展曆史9
　2.1.1 世界上第1個爬蟲9
　2.1.2 爬蟲的發展曆程9
　2.2 萬維網及其網頁分析9
　2.2.1 蝴蝶結型的萬維網10
　2.2.2 萬維網的直徑12
　2.2.3 萬維網的規模及變化特徵12
　2.2.4 網頁的特徵13
　2.3 有關爬蟲的基本概念13
　2.3.1 爬蟲13
　2.3.2 種子站點14
　2.3.3 URL14
　2.3.4 Backlinks14
　2.4 網頁抓取原理14
　2.4.1 tel和wget14
　2.4.2 從種子站點開始逐層抓取15
　2.4.3 不重復抓取策略19
　2.4.4 網頁抓取優先策略25
　2.4.5 網頁重訪策略26
　2.4.6 Robots協議30
　2.4.7 其他應該注意的禮貌性問題31
　2.4.8 重要頁優先抓取策略32
　2.4.9 抓取提速策略（閤作抓取策略）34
　2.5 網頁庫38
　2.6 下載係統迴顧及未來發展41
　參考文獻42
第3章 搜索引擎的分析係統44
　3.1 知識準備45
　3.1.1 HTML語言45
　3.1.2 錨文本（anchor text）45
　3.1.3 半結構化數據（semi-structured data）45
　3.2 信息抽取及網頁信息結構化45
　3.2.1 網頁結構化的目標46
　3.2.2 建立HTML標簽樹48
　3.2.3 通過投票方法得到正文52
　3.2.4 網頁結構化過程迴顧55
　3.3 網頁查重56
　3.3.1 網頁查重技術發展曆史56
　3.3.2 網頁查重實現方法58
　3.4 中文分詞61
　3.4.1 什麼是中文分詞61
　3.4.2 通過字典實現分詞61
　3.4.3 基於統計的分詞方法65
　3.5 PageRank67
　3.5.1 PageRank的來由68
　3.5.2 PageRank的基本想法68
　3.5.3 PageRank的計算公式69
　3.5.4 PageRank的計算方法73
　3.6 分析係統結構圖76
　參考文獻77
第4章 搜索引擎的索引係統79
　4.1 知識準備80
　4.1.1 信息80
　4.1.2 索引80
　4.1.3 倒排索引、倒排錶、臨時倒排文件、終倒排文件80
　4.1.4 其他概念81
　4.2 全文檢索81
　4.3 文檔編號82
　4.3.1 編號的本質82
　4.3.2 文檔編號的方法83
　4.3.3 遊程編碼84
　4.4 倒排索引87
　4.4.1 經典的倒排索引87
　4.4.2 正排索引（前嚮索引）88
　4.4.3 倒排索引90
　4.5 數據規模的估計92
　4.5.1 齊普夫法則92
　4.5.2 布爾檢索模型下的索引規模估計94
　4.6 涉及存儲規模的一些計算97
　4.6.1 正排錶與倒排錶的閤並97
　4.6.2 多個臨時倒排文件的歸並100
　4.6.3 倒排索引分布式存儲103
　4.6.4 倒排文件緩存106
　4.6.5 倒排索引詞典統計信息的計算106
　4.7 倒排索引文件的創建過程107
　4.7.1 創建倒排錶107
　4.7.2 計算統計信息109
　參考文獻110
第5章 搜索引擎的查詢係統112
　5.1 知識準備113
　5.1.1 什麼是信息熵113
　5.1.2 檢索和查詢的區彆115
　5.1.3 檢索詞和查詢詞的區彆115
　5.1.4 自動文本摘要（Automatic Text Summarization）116
　5.2 網頁信息檢索116
　5.2.1 早期的檢索模型116
　5.2.2 嚮量空間模型（Vector Space Models）118
　5.2.3 關鍵詞權重的量化方法TF/IDF122
　5.2.4 搜索引擎采用的檢索模型125
　5.2.5 多文檔列錶求交計算127
　5.2.6 檢索結果排序132
　5.2.7 堆排序132
　5.3 中文自動摘要137
　5.3.1 自動摘要的發展曆史137
　5.3.2 自動摘要的含義和實現137
　5.4 生成搜索結果頁142
　5.4.1 生成搜索結果頁142
　5.5 搜索結果頁的緩存144
　5.6 推測用戶查詢意圖145
　5.6.1 查詢分類146
　5.6.2 推測信息類、事物類的查詢意圖147
　5.7 查詢係統的當前熱點和發展方嚮147
　5.7.1 查詢係統的當前熱點148
　5.7.2 查詢係統的發展方嚮148
　參考文獻149
第6章 搜索引擎日誌分析150
　6.1 簡介151
　6.1.1 人機交互的記錄——日誌151
　6.1.2 分析搜索引擎日誌的意義153
　6.1.3 本章的主要內容154
　6.2 知識準備155
　6.2.1 二分圖模型（Bipartite Model）155
　6.2.2 圖模型(graphical model)156
　6.2.3 LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型158
　6.2.4 隨機遊走 (Random Walk)159
　6.2.5 小結160
　6.3 查詢日誌分析161
　6.3.1 查詢日誌的內容161
　6.3.2 查詢詞頻統計162
　6.3.3 查詢串提示（Suggestion）163
　6.3.4 命名實體（Named Entity）類彆識彆165
　6.3.5 小結167
　6.4 點擊日誌分析167
　6.4.1 點擊日誌的內容168
　6.4.2 查詢串提示（Suggestion）再分析169
　6.4.3 查詢和結果類彆屬性傳遞170
　6.4.4 搜索結果相似性度量171
　6.4.5 查詢結果排序172
　6.4.6 點擊數據的稀疏性174
　6.4.7 小結176
　6.5 隱私問題177
　6.5.1 日誌的兩麵性177
　6.5.2 日誌的安全使用179
　6.5.3 小結179
　6.6 本章總結180
　參考文獻180
第7章 排序學習（Learning to Rank）183
　7.1 排序概述184
　7.2 傳統的排序模型186
　7.2.1 查詢相關的排序模型186
　7.2.2 查詢無關的排序模型188
　7.3 排序學習簡介以及研究現狀190
　7.3.1 排序學習簡介190
　7.3.2 排序學習問題的研究現狀191
　7.4 排序學習模型的應用實例192
　7.5 排序學習方法的框架194
　7.5.1 參數設置194
　7.5.2 排序學習方法的框架195
　7.6 評測數據集196
　7.6.1 LETOR數據集196
　7.6.2 Microsoft Learning to Rank數據集197
　7.6.3 Yahoo Webscope數據集198
　7.7 排序學習模型簡介198
　7.7.1 實例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種排序方法的對比210
　7.8 排序學習模型性能比較211
　7.8.1 評測方法211
　7.8.2 排序模型性能的比較215
　7.9 排序學習的研究方嚮217
　7.9.1 標準標注的自動構建217
　7.9.2 排序特徵217
　7.9.3 半監督學習/主動學習218
　7.9.4 查詢相關的排序模型218
　7.9.5 利用用戶行為特徵218
　7.10 總結219
　參考文獻219
第8章 搜索引擎的性能調優223
　8.1 係統調優概述224
　8.2 瓶頸識彆225
　8.3 涉及CPU的優化方法226
　8.3.1 上下文切換問題（context switching）227
　8.3.2 中斷和輪詢228
　8.3.3 CPU的Affinity問題229
　8.3.4 流水綫問題229
　8.4 涉及內存的優化方法235
　8.4.1 概述235
　8.4.2 對換區236
　8.4.3 cache line240
　8.4.4 false sharing問題245
　8.4.5 內存的鎖問題247
　8.4.6 內存庫的使用257
　8.5 涉及磁盤的優化方法262
　8.5.1 磁盤IO的調度262
　8.5.2 其他常見磁盤參數調優264
　8.5.3 磁盤讀寫方式265
　8.5.4 文件緩存問題267
　8.5.5 5分鍾法則269
　8.6 涉及網絡的優化方法271
　8.6.1 搜索首頁，結果頁提速方法271
　8.6.2 Web server的架構選擇274
參考文獻284

作者介紹

---

文摘

---

序言

---

《探尋數字世界的基石：搜索引擎的奧秘與實踐》 捲首語 在信息爆炸的時代，我們賴以生存的數字世界如同浩瀚無垠的海洋，而搜索引擎，正是我們在這片海洋中 navigatiing 的指南針，是獲取知識、連接世界的關鍵。從最初的簡單文本匹配，到如今能夠理解自然語言、預測用戶意圖的智能係統，搜索引擎的發展史，本身就是一部信息檢索技術革新史，也映照著人類對信息組織、挖掘與呈現方式的不斷探索。 本書並非對某一本特定著作的介紹，而是旨在為所有對搜索引擎這一強大工具背後原理、技術演進以及未來發展趨勢感興趣的讀者，提供一個全麵、深入且易於理解的視角。我們將帶領讀者穿越搜索引擎的層層帷幕，探尋那些隱藏在每一次搜索結果背後的復雜算法、精巧設計以及不懈的創新精神。 第一章：數字信息的洪流——為何需要搜索引擎？ 我們生活在一個信息過載的時代。互聯網上的信息量呈指數級增長，每天都有海量的新內容被創造齣來。如果沒有一個有效的機製來組織、分類和檢索這些信息，那麼互聯網將變得如同一個雜亂無章的巨大圖書館，有價值的信息將淹沒在無用的噪音之中。搜索引擎的齣現，正是為瞭解決這一根本性問題。 信息爆炸的挑戰： 傳統的信息管理方式已無法應對互聯網信息的規模和速度。用戶需要一種能夠快速、準確地找到所需信息的方式。 搜索引擎的使命： 搜索引擎的根本使命是連接用戶需求與海量信息，通過智能化的手段，將最相關、最有價值的信息呈現在用戶麵前。 信息檢索的演進： 從簡單的目錄索引到關鍵詞匹配，再到語義理解和個性化推薦，信息檢索技術一直在進步，以更好地滿足用戶的多樣化需求。 第二章：搜索引擎的“大腦”——核心技術解析 搜索引擎並非一個單一的“黑箱”，其背後是眾多精密、復雜的算法和技術協同工作的成果。理解這些核心技術，是理解搜索引擎運作的關鍵。 網絡爬蟲：互聯網的“偵探” 工作原理： 爬蟲如何像蛛網一樣鋪展在互聯網上，發現並抓取網頁內容？ 爬取策略： 如何平衡廣度與深度？如何處理動態頁麵、JavaScript渲染的內容？ 反爬機製與應對： 網站如何阻止爬蟲，而爬蟲又如何剋服這些限製？ 索引構建：信息世界的“目錄” 倒排索引： 這是搜索引擎最核心的數據結構之一，如何實現從“文檔-詞語”到“詞語-文檔”的映射？ 索引的優化： 如何壓縮索引、提高查詢速度？如何處理停用詞、詞乾提取？ 實時索引與增量更新： 如何保證新生成的信息能夠快速被搜索引擎收錄？ 查詢處理：理解用戶意圖的藝術 查詢解析與理解： 搜索引擎如何識彆用戶的查詢詞？如何處理同義詞、多義詞？ 查詢擴展與糾錯： 如何在用戶輸入不準確或信息不足時，提供更優的搜索結果？ 自然語言處理（NLP）的應用： 問答係統、意圖識彆等NLP技術如何賦能搜索？ 排序算法：將“金子”挑齣 相關性計算： TF-IDF、BM25等經典算法如何評估詞語與文檔的匹配程度？ PageRank及其演進： 鏈接分析在評估網頁權威性中的作用。 機器學習在排序中的應用： 如何利用用戶行為數據、內容特徵等來優化排序模型？ 個性化與場景化排序： 如何根據用戶的曆史行為、地理位置、設備等因素進行個性化推薦？ 第三章：用戶體驗的追求——搜索結果呈現與優化 搜索引擎不僅僅是技術的堆砌，更是一門關於用戶體驗的藝術。如何將技術優勢轉化為直觀、高效的用戶體驗，是搜索引擎設計的重要目標。 搜索結果頁（SERP）的設計： 排名、摘要、標題： 如何讓用戶快速瞭解搜索結果的概要？ 知識圖譜與豐富摘要： 如何直接在搜索結果中提供答案，而非僅僅鏈接？ 廣告與自然結果的平衡： 如何在商業化與用戶體驗之間找到最佳平衡點？ 搜索技術的創新： 圖片搜索、語音搜索、視頻搜索： 多模態搜索如何拓展信息獲取的邊界？ 個性化推薦係統： 如何在用戶未主動搜索時，也能推送其可能感興趣的內容？ 零點擊搜索（Zero-click search）： 目標是讓用戶在不點擊任何鏈接的情況下獲得答案。 用戶行為分析與反饋： 點擊率、停留時間、跳齣率： 這些數據如何指導搜索引擎的優化？ A/B測試： 如何在推齣新功能或算法時，驗證其有效性？ 第四章：搜索的邊界與未來——挑戰與機遇 隨著技術的不斷發展，搜索引擎的應用場景也在不斷拓展，同時也麵臨著新的挑戰和機遇。 垂直搜索引擎與專業領域搜索： 針對特定行業或領域的搜索需求，如學術搜索、法律搜索、醫療搜索等。 數據隱私與安全： 搜索引擎掌握大量用戶數據，如何保護用戶隱私，防止數據濫用？ 信息繭房與算法偏見： 個性化推薦是否會導緻用戶陷入信息孤島？算法是否會加劇社會偏見？ 下一代搜索引擎的探索： AI驅動的搜索： 更深度的語言理解、更強的推理能力、更智能的交互方式。 具身智能與搜索引擎的結閤： 機器人如何通過搜索獲取信息並執行任務？ 去中心化搜索與區塊鏈技術： 對現有搜索模式的顛覆性思考。 情感計算與用戶情緒感知： 搜索引擎能否理解用戶的情緒，並提供更具同理心的服務？ 結語 搜索引擎，作為現代數字文明的基石，其重要性不言而喻。它不僅是技術的奇跡，更是人類智慧與創造力的結晶。理解搜索引擎的運作，不僅能幫助我們更好地利用這一工具，也能讓我們更深刻地認識到信息時代的機遇與挑戰。 本書旨在開啓一段探索之旅，引領讀者深入瞭解搜索引擎的方方麵麵。我們希望通過層層剖析，讓讀者能夠撥開迷霧，洞察其核心機製，欣賞其技術之美，並對未來充滿期待。無論您是技術愛好者、學生、研究人員，還是僅僅希望更深入理解這個數字世界運作方式的普通讀者，都希望這本書能為您帶來啓發與收獲。讓我們一起，繼續探尋數字世界的廣闊與深度。

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版和印刷質量簡直讓人眼前一亮，那種紙張的觸感，厚實又帶著一絲絲的細膩，拿在手裏沉甸甸的，就能感受到齣版方的心思。 封麵設計也很有質感，色彩搭配得恰到好處，既專業又不失現代感，不像有些技術書籍封麵做得跟教科書一樣呆闆。 翻開內頁，字體大小適中，行距安排閤理，長時間閱讀也不會覺得眼睛疲勞，這對於需要啃讀技術細節的書籍來說太重要瞭。 很多技術書的插圖和圖錶往往是黑白印刷，模糊不清，但這本在關鍵示意圖的地方處理得非常清晰銳利，綫條的粗細和標注的清晰度都達到瞭專業水準，這絕對是加分項。 讓人驚喜的是，書中的索引部分做得非常詳盡，查找特定概念時非常迅速，這體現瞭編者對讀者使用習慣的深刻理解，不像有些書的索引形同虛設。 整體來看，這本書的物理形態本身就是一種閱讀體驗的提升，讓你願意捧起它，而不是隻想把它扔在電腦屏幕旁邊。

评分☆☆☆☆☆

我嘗試用這本書中學到的知識去解決工作中遇到的一個棘手的數據同步延遲問題。 過去我總是依賴現成的中間件，但從未真正理解其背後的事務隔離級彆和延遲補償機製。 這本書深入講解瞭不同隔離級彆對係統吞吐量的影響模型，特彆是關於快照隔離在分布式環境下的實現細節。 通過書中的推導過程，我纔恍然大悟，我們係統中的延遲瓶頸並非網絡帶寬，而是由於一個看似無害的樂觀鎖機製在高並發下造成的資源競爭纍積。 按照書中建議的替代方案進行小範圍調整後，同步延遲的波動性顯著降低，係統穩定性得到瞭極大的改善。 這已經不是一本普通的參考書瞭，它更像是一位經驗豐富的老工程師，在手把手地教你如何調試和優化真實的生産係統，其價值遠超書本定價。

评分☆☆☆☆☆

這本書的敘述風格非常注重邏輯的連貫性，讀起來有一種非常順暢的“心流”體驗。 我發現自己很少需要頻繁地迴溯前麵的章節來確認上下文，這在學習復雜係統時至關重要。 作者似乎很有經驗地掌握瞭讀者的知識麯綫，總是在你覺得快要迷失在細節的時候，用一個清晰的總結或者一個高級彆的框架圖來為你導航。 相比於那些東拼西湊、章節間跳躍性很大的資料，這本書的結構簡直是教科書級彆的典範。 比如在討論分布式架構時，它不是零散地介紹各個組件，而是以一個完整的用戶請求生命周期為主綫，串聯起負載均衡、數據分片、一緻性協議等一係列技術，使得每個知識點都有瞭一個明確的“棲息地”，理解起來自然而然就深化瞭。

评分☆☆☆☆☆

我最近在學習一些關於網絡爬蟲和數據抓取的新技術，市麵上很多資料都過於側重於某一個具體的框架或工具，講得都很淺顯，缺乏對底層原理的深度剖析。 比如，很多文章隻會告訴你如何調用某個API函數，但對於這個函數背後是如何實現鏈接調度、如何處理反爬機製的綫程安全問題，就一帶而過瞭。 這本書給我的感覺是，它並沒有急著帶你跑起來一個現成的應用，而是花瞭很大篇幅去解釋“為什麼”要這麼做，背後的算法邏輯是什麼，這對我構建自己的知識體係非常有幫助。 我特彆欣賞它對各種優化策略的對比分析，比如在麵對高並發請求時，不同的隊列管理機製對資源消耗和響應速度的影響，這種橫嚮的、比較性的論述，遠比孤立地介紹一個知識點要深刻得多，讓人能真正理解不同技術選擇背後的權衡。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始對這類“入門與進階”的書籍持保留態度，總覺得它們在哪個層麵都會淺嘗輒止。 然而，這本書在很多高級主題上的處理方式相當老辣。 它沒有一上來就堆砌復雜的數學公式，而是通過非常貼近實際場景的例子，逐步引導讀者進入更抽象的概念。 我記得關於索引結構和查詢優化的那幾個章節，作者居然能把B樹和布榖鳥哈希等結構，用一種近乎講故事的方式串聯起來，讓原本枯燥的結構可視化瞭。 更有價值的是，它不僅講瞭如何優化查詢速度，還提到瞭在海量數據場景下，如何進行內存管理和磁盤I/O的調度，這些都是實際工作中決定係統成敗的關鍵點，很多公開發錶的教程根本不會觸及這些“髒活纍活”。