搜索引擎原理

1.1、数据由来 一些数据平台和政府企业公开的数据，这些数据基本上在企业级应用中没啥大的作用。 真正有用的数据还是需要爬虫工程师来爬去。 1.2、什么是爬虫 1、爬虫的定义   脚本，程序---> 自动抓取 万维网上信息的 程序 。 2、爬虫的分类 通用爬虫 聚焦爬虫 3、爬虫的作用 解决冷启动的问题。 搜索引擎的根基。做搜索引擎，必须使用爬虫。 帮助机器学习建立知识图谱。 机器学习最终的是训练集。训练集可以靠爬虫爬去 可以制作比较软件。 1.3、爬虫工程师的发展历程 1、初级工程师 web 前端的知识： HTML、CSS、JavaSc1ipt、 DOM、 DHTML 、Ajax、jQuery、json 等； 正则表达式， 能提取正常一般网页中想要的信息，比如某些特殊的文字， 链接信息， 知道什么是懒惰， 什么是贪婪型的正则； 会使用 XPath 等获取一些DOM 结构中的节点信息； 知道什么是深度优先， 广度优先的抓取算法， 及实践中的使用规则； 能分析简单网站的结构， 会使用urllib或requests 库进行简单的数据抓取。  在解决web项目问题时，流程如下：   前端---> javascript---> python---> sql查询--->数据库 2、中级工程师 了解什么是Hash，会简单地使用MD5，SHA1等算法对数据进行Hash一遍存储 熟悉HTTP

Elasticsearch 简介与原理 You know, for search! 文档 https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html Elasticsearch是一个基于Lucene库的搜索引擎 。 它提供了一个分布式、支持多用户的全文搜索引擎，具有HTTP Web接口和无模式JSON文档。所有其他语言可以使用 RESTful API 通过端口 9200 和 Elasticsearch 进行通信 Elasticsearch是用Java开发的 ，并在Apache许可证下作为开源软件发布。官方客户端在Java、.NET（C#）、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby和许多其他语言中都是可用的。 根据DB-Engines的排名显示， Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎 ，其次是Apache Solr，也是基于Lucene。 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索，具有接近实时的搜索，并支持多租户。 Elasticsearch是分布式的 ，这意味着索引可以被分成分片，每个分片可以有0个或多个副本。每个节点托管一个或多个分片，并充当协调器将操作委托给正确的分片。再平衡和路由是自动完成的。相关数据通常存储在同一个索引中

lucene 和 es 的前世今生 lucene 是最先进、功能最强大的搜索库。如果直接基于 lucene 开发，非常复杂，即便写一些简单的功能，也要写大量的 Java 代码，需要深入理解原理。 elasticsearch 基于 lucene ，隐藏了 lucene 的复杂性，提供了简单易用的 restful api / Java api 接口（另外还有其他语言的 api 接口）。 · 分布式的文档存储引擎 · 分布式的搜索引擎和分析引擎 · 分布式，支持 PB 级数据 es 的核心概念 Near Realtime 近实时，有两层意思： · 从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟（大概是 1s ） · 基于 es 执行搜索和分析可以达到秒级 Cluster 集群 集群包含多个节点，每个节点属于哪个集群都是通过一个配置来决定的，对于中小型应用来说，刚开始一个集群就一个节点很正常。 Node 节点 Node 是集群中的一个节点，节点也有一个名称，默认是随机分配的。默认节点会去加入一个名称为 elasticsearch 的集群。如果直接启动一堆节点，那么它们会自动组成一个 elasticsearch 集群，当然一个节点也可以组成 elasticsearch 集群。 Document & field 文档是 es 中最小的数据单元，一个 document 可以是一条客户数据

1、介绍 　　 Haystack是django的开源全文搜索框架(全文检索不同于特定字段的模糊查询，使用全文检索的效率更高 )，该框架支持 Solr , Elasticsearch , Whoosh , **Xapian 搜索引擎它是一个可插拔的后端（很像Django的数据库层），所以几乎你所有写的代码都可以在不同搜索引擎之间便捷切换。 2、各组件安装 ''' - 全文检索不同于特定字段的模糊查询，使用全文检索的效率更高，并且能够对于中文进行分词处理。 - haystack： 　　django的一个包，可以方便地对model里面的内容进行索引、搜索，设计为支持whoosh,solr,Xapian,Elasticsearch四种全文检索引擎后端，属于一种全文检索的框架。 - whoosh： 　　纯Python编写的全文搜索引擎，虽然性能比不上sphinx、xapian、Elasticsearc等，但是无二进制包，程序不会莫名其妙的崩溃，对于小型的站点，whoosh已经足够使用。 - jieba： 　　一款免费的中文分词包，如果觉得不好用可以使用一些收费产品。 ''' 二 Haystack安装 # pip install django-haystack # pip install whoosh # pip install jieba 三 Haystack的安装配置 1

访问我的个人博客 https://www.taowong.com ，阅读更多文章。 当你用Jekyll辛辛苦苦搭建好了个人博客网站，兴奋的想要在谷歌上搜索自己的博客信息时，却突然发现完全没有任何记录？不止谷歌，其它搜索引擎，例如百度、雅虎等等也是一片空白，此时你是否会心生疑虑，为什么我的网站在搜索引擎中搜不到呢？ 想要理解原因，我们首先得明白，为什么其它的网站能被搜索引擎收录？原因是搜索引擎的爬虫程序提前抓取了这些网站的相关信息，然后收录下来供搜索使用。 想让自己的网站被收录，一个办法是被动等待爬虫访问你的网站，但是在internet浩瀚的海洋中，这犹如大海捞针，非常困难。另一个办法就是主动通知爬虫，告诉他们这里有信息希望被收录。 所以对于自建博客的我们来说，把文章发到博客上还不能算结束，我们得想办法主动提高博客被收录的几率，下面让我来介绍几个相关的小技巧。 sitemap又称站点地图，顾名思义它就像一张地图一样，记录了网站所有网页的路径信息，例如下面的例子： <? xml version = "1.0" encoding = "UTF-8" ?> < urlset xmlns = "http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9" xmlns:xsi = "http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"

Ŀ¼ 网络爬虫 （又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。 数据来源 企业产生的用户数据：百度指数、阿里指数、TBI腾讯浏览指数、新浪微博指数 数据平台购买数据：数据堂、国云数据市场、贵阳大数据交易所 政府/机构公开的数据：中华人民共和国国家统计局数据、世界银行公开数据、联合国数据、纳斯达克。 数据管理咨询公司：麦肯锡、埃森哲、艾瑞咨询 爬取网络数据：如果需要的数据市场上没有，或者不愿意购买，那么可以选择招/做一名爬虫工程师，自己动手丰衣足食。 学习内容 Python基础语法学习（基础知识） HTML页面的内容抓取（数据抓取） HTML页面的数据提取（数据清洗） Scrapy框架以及scrapy-redis分布式策略（第三方框架） 爬虫(Spider)、反爬虫(Anti-Spider)、反反爬虫(Anti-Anti-Spider)之间的斗争.... 根据使用场景，网络爬虫可分为 通用爬虫 和 聚焦爬虫 两种. 通用爬虫 通用搜索引擎（Search Engine）工作原理 通用网络爬虫 从互联网中搜集网页，采集信息，这些网页信息用于为搜索引擎建立索引从而提供支持，它决定着整个引擎系统的内容是否丰富，信息是否即时

什么是快排发包技术？2019年SEO快速排名发包技术及原理，百度的《惊雷算法》明确的说到了禁止点击排名，对点击作弊大力度的打击。但依然有不少的商家在做这类快速排名的服务，2019年SEO快速排名发包技术及原来又是怎么样来实现的呢？ 目前最有效果的助力网站排名的方法有两种，分别为【权重转移法】和【点击效果法】。 什么是SEO快速排名发包技术？可能对于只做正规白帽手法的朋友来说，听都没听过，又或许听过但仅仅是了解却不深入。所以接下来，我给大家介绍其原理？ 简单来说SEO快速排名发包技术就是利用搜索引擎的漏洞发送数据请求然后传输相对应的虚假数据，当然这组虚假数据也可以算是虚假点击数据，只不过这组虚假数据是通过数据发包形式传送，比如研发这类软件的会提前设置好对应的浏览器参数、相关搜索词参数等等数据参数，这样可以直接提交给搜索引擎以达到不用真实人为点击就可以对网站增加点击量的目的。 之所以这种虚假数据发包效果要好很多，就是因为相对于人为的模拟点击它具有稳定性的特点。因为人为的虚拟点击不可能做到每个点击都完美。但是利用发包软件却可以做到用户体验的最大化，也就是为何现在很多请人做快排却没有产生流量点击排名如此稳定的原因。 揭秘网站SEO快排中的百度发包技术的原理 从上面的对SEO快速排名发包技术的简述当中，我们可以从中获取到两条信息： 一是【搜索引擎漏洞】 二是【传送数据包】 要想突破这项技术

solr中文搜索倒排索引和数据存储结构 solr中文索引倒排索引和数据存储结构 传统的方式（正排索引）是从关键点出发，然后再通过关键点找到关键点代表的信息中能够满足搜索条件的特定信息，既通过KEY寻找VALUE。而Lucene的搜索则是采用了倒排索引的方式，即通过VALUE找KEY。而在中文全文搜索中VALUE就是我们要搜索的单词，存放所有单词的地方叫词典。KEY是文档标号列表（通过文档标号列表我们可以找到出现过要搜索单词VALUE的文档） 正排索引从文档编号找词： 倒排索引是从词找文档编号： 当文档数据来临时，solr会首先对文档数据进行分词，创建索引库和文档数据库。所谓的分词是指：将一段字符文索引本按照一定的规则分成若干个单词。如下面两篇文档通过solr后如何产生分词存储： 文章中的标点符号可以直接过滤掉，像and、too可以直接过滤掉。形成的分词表表示： Lucene的倒排索引存储结构为：词项的字符串+词项的文档频率+记录词项的频率信息+记录词项的位置信息+跳跃偏移量。简单的理解可以形成以下结构: 分别表示词，词出现的文档编号，文档中出现的频率和文档中出现的位置。这样当我们对词进行搜索时，会找到该词出现过的所有文档的ID，然后再通过该文档的ID寻找文档的具体内容。 当然，Lucene词典中词的顺序是按照英文字母的顺序排列的，这样就可以采用压缩存储：假设有term

浅谈PageRank 2017-04-25 18:00:09 guoziqing506 阅读数 17873 更多 https://blog.csdn.net/guoziqing506/article/details/70702449 分类专栏： 机器学习 信息检索 信息检索学习笔记 机器学习经典算法研究 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接： https://blog.csdn.net/guoziqing506/article/details/70702449 1996年，两位还在斯坦福大学攻读计算机理学博士学位的研究生，开始了一项研究：如何对互联网上“成万上亿”的网页进行排序。在当时看来，这只是发生在斯坦福的一个普通课题研究而已，然而包括其研究者在内，都没有意识到，这项研究最后的成果，会引发互联网搜索引擎领域一个划时代的变革。 这两位博士的名字相信大家都很熟悉了，他们正是后来大名鼎鼎的Google公司的创始人：拉里佩奇（Larry Page）和谢尔盖布林（Sergey Brin）。而Google作为全球最大的搜索引擎，在其创立之初，使用的核心算法正是我们今天要讲的PageRank. 搜索引擎的发展瓶颈 搜索引擎的根本用途在于根据用户的查询，快速而准确地从网络的海洋中找到用户最需要的网页

一、 对内容的收录 百度对于内容的收录要求比较高，多数新网站想要被百度收录是个难题，而一旦被收录，比较容易获得排名和流量 360对于内容的收录会宽泛些 搜狗基本上处于百度和360之间，不过搜狗的时效性并没有百度的高 谷歌容易收录新网站和新页面，但谷歌有沙盒效应，获得比较好的排名较难 二、 对外链的注重度 百度对外链的依赖性较小，对页面本身的相关性却比较敏感，如在正确的位置出现关键词有助于排名，在关键词堆砌时容易影响排名 对于搜狗，首页外链不要过多。如果网站权重不高，外链过多，会影响收录 谷歌对外部链接很重视，对页面相关性则不那么敏感。如排在第一页的页面，关键词在页面上出现一次的也有，出现十次的也有 360对于外部链接同样比较重视 三、 对新站排名 百度对新站排名不够友好，如果关键词竞争激烈，新站短时间内很难获得理想排名 360对新站排名是最不好的 谷歌和搜狗对于新站的态度大致相同，基本上没有新站和老站的区别，只要保持内容不断更新，就可以在短时间内获得稳定而且非常高的排名 四、 首页优势 百度有比较大的首页优势，想在百度获得较好的排名，经常需要靠首页 谷歌对所有页面一视同仁，无论是首页还是内页。在搜索结果页面上，谷歌较多返回网站内页 360对于每一个页面（新站除外）的展现机会是基本对等的 不同搜索引擎，优化的侧重点有差异。但是，从实践来看，只要抓住SEO的根本原理，做好基础优化