《走进搜索引擎(第2版)》 潘雪峰,花贵春,梁斌著, 电子工业出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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潘雪峰，花贵春，梁斌著 著

图书标签:

• 搜索引擎
• 信息检索
• 网络爬虫
• 数据挖掘
• Python
• 机器学习
• 自然语言处理
• 信息科学
• 潘雪峰
• 电子工业出版社

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

书名：走进搜索引擎(第2版)

定价：49.00元

作者：潘雪峰,花贵春,梁斌著

出版社：电子工业出版社

出版日期：2011-05-01

ISBN：9787121131042

字数：400000

页码：286

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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　　本书由搜索引擎开发研究领域三位年轻的博士生精心编写，作者们希望将自己对搜索引擎的理解和实际应用相结合，让未接触过搜索引擎原理和方法的读者也能轻松读懂该书的大部分内容。
本书在第1版的基础上，删除了搜索引擎历史等章节，并对错误和不足进行了修订和补充，同时增加了潘雪峰编写的第6章“搜索引擎日志分析”，花贵春编写的第7章“排序学习（LearningtoRank）”和梁斌编写的第8章“搜索引擎的性能调优”三个主要章节，变更的内容约占第1版的一半。
读者对象：本书作为搜索引擎原理与技术的入门书籍，面向那些有志从事搜索引擎行业的青年学生、需要完整理解并优化搜索引擎的专业技术人员、搜索引擎的营销人员，以及网站的负责人等。本书是从事搜索引擎开发的工程技术人员难得的参考书，也可作为大院校相关专业的教学辅导书.

目录

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第1章 引言1
　1.1 搜索引擎概述2
　1.1.1 目录式搜索引擎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 准4
　1.2.4 稳5
　1.2.5 省5
　1.3 搜索引擎的4大系统6
　1.3.1 搜索引擎的体系结构6
第2章 搜索引擎的下载系统8
　2.1 爬虫的发展历史9
　2.1.1 世界上第1个爬虫9
　2.1.2 爬虫的发展历程9
　2.2 万维网及其网页分析9
　2.2.1 蝴蝶结型的万维网10
　2.2.2 万维网的直径12
　2.2.3 万维网的规模及变化特征12
　2.2.4 网页的特征13
　2.3 有关爬虫的基本概念13
　2.3.1 爬虫13
　2.3.2 种子站点14
　2.3.3 URL14
　2.3.4 Backlinks14
　2.4 网页抓取原理14
　2.4.1 tel和wget14
　2.4.2 从种子站点开始逐层抓取15
　2.4.3 不重复抓取策略19
　2.4.4 网页抓取优先策略25
　2.4.5 网页重访策略26
　2.4.6 Robots协议30
　2.4.7 其他应该注意的礼貌性问题31
　2.4.8 重要页优先抓取策略32
　2.4.9 抓取提速策略（合作抓取策略）34
　2.5 网页库38
　2.6 下载系统回顾及未来发展41
　参考文献42
第3章 搜索引擎的分析系统44
　3.1 知识准备45
　3.1.1 HTML语言45
　3.1.2 锚文本（anchor text）45
　3.1.3 半结构化数据（semi-structured data）45
　3.2 信息抽取及网页信息结构化45
　3.2.1 网页结构化的目标46
　3.2.2 建立HTML标签树48
　3.2.3 通过投票方法得到正文52
　3.2.4 网页结构化过程回顾55
　3.3 网页查重56
　3.3.1 网页查重技术发展历史56
　3.3.2 网页查重实现方法58
　3.4 中文分词61
　3.4.1 什么是中文分词61
　3.4.2 通过字典实现分词61
　3.4.3 基于统计的分词方法65
　3.5 PageRank67
　3.5.1 PageRank的来由68
　3.5.2 PageRank的基本想法68
　3.5.3 PageRank的计算公式69
　3.5.4 PageRank的计算方法73
　3.6 分析系统结构图76
　参考文献77
第4章 搜索引擎的索引系统79
　4.1 知识准备80
　4.1.1 信息80
　4.1.2 索引80
　4.1.3 倒排索引、倒排表、临时倒排文件、终倒排文件80
　4.1.4 其他概念81
　4.2 全文检索81
　4.3 文档编号82
　4.3.1 编号的本质82
　4.3.2 文档编号的方法83
　4.3.3 游程编码84
　4.4 倒排索引87
　4.4.1 经典的倒排索引87
　4.4.2 正排索引（前向索引）88
　4.4.3 倒排索引90
　4.5 数据规模的估计92
　4.5.1 齐普夫法则92
　4.5.2 布尔检索模型下的索引规模估计94
　4.6 涉及存储规模的一些计算97
　4.6.1 正排表与倒排表的合并97
　4.6.2 多个临时倒排文件的归并100
　4.6.3 倒排索引分布式存储103
　4.6.4 倒排文件缓存106
　4.6.5 倒排索引词典统计信息的计算106
　4.7 倒排索引文件的创建过程107
　4.7.1 创建倒排表107
　4.7.2 计算统计信息109
　参考文献110
第5章 搜索引擎的查询系统112
　5.1 知识准备113
　5.1.1 什么是信息熵113
　5.1.2 检索和查询的区别115
　5.1.3 检索词和查询词的区别115
　5.1.4 自动文本摘要（Automatic Text Summarization）116
　5.2 网页信息检索116
　5.2.1 早期的检索模型116
　5.2.2 向量空间模型（Vector Space Models）118
　5.2.3 关键词权重的量化方法TF/IDF122
　5.2.4 搜索引擎采用的检索模型125
　5.2.5 多文档列表求交计算127
　5.2.6 检索结果排序132
　5.2.7 堆排序132
　5.3 中文自动摘要137
　5.3.1 自动摘要的发展历史137
　5.3.2 自动摘要的含义和实现137
　5.4 生成搜索结果页142
　5.4.1 生成搜索结果页142
　5.5 搜索结果页的缓存144
　5.6 推测用户查询意图145
　5.6.1 查询分类146
　5.6.2 推测信息类、事物类的查询意图147
　5.7 查询系统的当前热点和发展方向147
　5.7.1 查询系统的当前热点148
　5.7.2 查询系统的发展方向148
　参考文献149
第6章 搜索引擎日志分析150
　6.1 简介151
　6.1.1 人机交互的记录——日志151
　6.1.2 分析搜索引擎日志的意义153
　6.1.3 本章的主要内容154
　6.2 知识准备155
　6.2.1 二分图模型（Bipartite Model）155
　6.2.2 图模型(graphical model)156
　6.2.3 LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型158
　6.2.4 随机游走 (Random Walk)159
　6.2.5 小结160
　6.3 查询日志分析161
　6.3.1 查询日志的内容161
　6.3.2 查询词频统计162
　6.3.3 查询串提示（Suggestion）163
　6.3.4 命名实体（Named Entity）类别识别165
　6.3.5 小结167
　6.4 点击日志分析167
　6.4.1 点击日志的内容168
　6.4.2 查询串提示（Suggestion）再分析169
　6.4.3 查询和结果类别属性传递170
　6.4.4 搜索结果相似性度量171
　6.4.5 查询结果排序172
　6.4.6 点击数据的稀疏性174
　6.4.7 小结176
　6.5 隐私问题177
　6.5.1 日志的两面性177
　6.5.2 日志的安全使用179
　6.5.3 小结179
　6.6 本章总结180
　参考文献180
第7章 排序学习（Learning to Rank）183
　7.1 排序概述184
　7.2 传统的排序模型186
　7.2.1 查询相关的排序模型186
　7.2.2 查询无关的排序模型188
　7.3 排序学习简介以及研究现状190
　7.3.1 排序学习简介190
　7.3.2 排序学习问题的研究现状191
　7.4 排序学习模型的应用实例192
　7.5 排序学习方法的框架194
　7.5.1 参数设置194
　7.5.2 排序学习方法的框架195
　7.6 评测数据集196
　7.6.1 LETOR数据集196
　7.6.2 Microsoft Learning to Rank数据集197
　7.6.3 Yahoo Webscope数据集198
　7.7 排序学习模型简介198
　7.7.1 实例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种排序方法的对比210
　7.8 排序学习模型性能比较211
　7.8.1 评测方法211
　7.8.2 排序模型性能的比较215
　7.9 排序学习的研究方向217
　7.9.1 标准标注的自动构建217
　7.9.2 排序特征217
　7.9.3 半监督学习/主动学习218
　7.9.4 查询相关的排序模型218
　7.9.5 利用用户行为特征218
　7.10 总结219
　参考文献219
第8章 搜索引擎的性能调优223
　8.1 系统调优概述224
　8.2 瓶颈识别225
　8.3 涉及CPU的优化方法226
　8.3.1 上下文切换问题（context switching）227
　8.3.2 中断和轮询228
　8.3.3 CPU的Affinity问题229
　8.3.4 流水线问题229
　8.4 涉及内存的优化方法235
　8.4.1 概述235
　8.4.2 对换区236
　8.4.3 cache line240
　8.4.4 false sharing问题245
　8.4.5 内存的锁问题247
　8.4.6 内存库的使用257
　8.5 涉及磁盘的优化方法262
　8.5.1 磁盘IO的调度262
　8.5.2 其他常见磁盘参数调优264
　8.5.3 磁盘读写方式265
　8.5.4 文件缓存问题267
　8.5.5 5分钟法则269
　8.6 涉及网络的优化方法271
　8.6.1 搜索首页，结果页提速方法271
　8.6.2 Web server的架构选择274
参考文献284

作者介绍

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文摘

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序言

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《探寻数字世界的基石：搜索引擎的奥秘与实践》 卷首语 在信息爆炸的时代，我们赖以生存的数字世界如同浩瀚无垠的海洋，而搜索引擎，正是我们在这片海洋中 navigatiing 的指南针，是获取知识、连接世界的关键。从最初的简单文本匹配，到如今能够理解自然语言、预测用户意图的智能系统，搜索引擎的发展史，本身就是一部信息检索技术革新史，也映照着人类对信息组织、挖掘与呈现方式的不断探索。 本书并非对某一本特定著作的介绍，而是旨在为所有对搜索引擎这一强大工具背后原理、技术演进以及未来发展趋势感兴趣的读者，提供一个全面、深入且易于理解的视角。我们将带领读者穿越搜索引擎的层层帷幕，探寻那些隐藏在每一次搜索结果背后的复杂算法、精巧设计以及不懈的创新精神。 第一章：数字信息的洪流——为何需要搜索引擎？ 我们生活在一个信息过载的时代。互联网上的信息量呈指数级增长，每天都有海量的新内容被创造出来。如果没有一个有效的机制来组织、分类和检索这些信息，那么互联网将变得如同一个杂乱无章的巨大图书馆，有价值的信息将淹没在无用的噪音之中。搜索引擎的出现，正是为了解决这一根本性问题。 信息爆炸的挑战： 传统的信息管理方式已无法应对互联网信息的规模和速度。用户需要一种能够快速、准确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连接用户需求与海量信息，通过智能化的手段，将最相关、最有价值的信息呈现在用户面前。 信息检索的演进： 从简单的目录索引到关键词匹配，再到语义理解和个性化推荐，信息检索技术一直在进步，以更好地满足用户的多样化需求。 第二章：搜索引擎的“大脑”——核心技术解析 搜索引擎并非一个单一的“黑箱”，其背后是众多精密、复杂的算法和技术协同工作的成果。理解这些核心技术，是理解搜索引擎运作的关键。 网络爬虫：互联网的“侦探” 工作原理： 爬虫如何像蛛网一样铺展在互联网上，发现并抓取网页内容？ 爬取策略： 如何平衡广度与深度？如何处理动态页面、JavaScript渲染的内容？ 反爬机制与应对： 网站如何阻止爬虫，而爬虫又如何克服这些限制？ 索引构建：信息世界的“目录” 倒排索引： 这是搜索引擎最核心的数据结构之一，如何实现从“文档-词语”到“词语-文档”的映射？ 索引的优化： 如何压缩索引、提高查询速度？如何处理停用词、词干提取？ 实时索引与增量更新： 如何保证新生成的信息能够快速被搜索引擎收录？ 查询处理：理解用户意图的艺术 查询解析与理解： 搜索引擎如何识别用户的查询词？如何处理同义词、多义词？ 查询扩展与纠错： 如何在用户输入不准确或信息不足时，提供更优的搜索结果？ 自然语言处理（NLP）的应用： 问答系统、意图识别等NLP技术如何赋能搜索？ 排序算法：将“金子”挑出 相关性计算： TF-IDF、BM25等经典算法如何评估词语与文档的匹配程度？ PageRank及其演进： 链接分析在评估网页权威性中的作用。 机器学习在排序中的应用： 如何利用用户行为数据、内容特征等来优化排序模型？ 个性化与场景化排序： 如何根据用户的历史行为、地理位置、设备等因素进行个性化推荐？ 第三章：用户体验的追求——搜索结果呈现与优化 搜索引擎不仅仅是技术的堆砌，更是一门关于用户体验的艺术。如何将技术优势转化为直观、高效的用户体验，是搜索引擎设计的重要目标。 搜索结果页（SERP）的设计： 排名、摘要、标题： 如何让用户快速了解搜索结果的概要？ 知识图谱与丰富摘要： 如何直接在搜索结果中提供答案，而非仅仅链接？ 广告与自然结果的平衡： 如何在商业化与用户体验之间找到最佳平衡点？ 搜索技术的创新： 图片搜索、语音搜索、视频搜索： 多模态搜索如何拓展信息获取的边界？ 个性化推荐系统： 如何在用户未主动搜索时，也能推送其可能感兴趣的内容？ 零点击搜索（Zero-click search）： 目标是让用户在不点击任何链接的情况下获得答案。 用户行为分析与反馈： 点击率、停留时间、跳出率： 这些数据如何指导搜索引擎的优化？ A/B测试： 如何在推出新功能或算法时，验证其有效性？ 第四章：搜索的边界与未来——挑战与机遇 随着技术的不断发展，搜索引擎的应用场景也在不断拓展，同时也面临着新的挑战和机遇。 垂直搜索引擎与专业领域搜索： 针对特定行业或领域的搜索需求，如学术搜索、法律搜索、医疗搜索等。 数据隐私与安全： 搜索引擎掌握大量用户数据，如何保护用户隐私，防止数据滥用？ 信息茧房与算法偏见： 个性化推荐是否会导致用户陷入信息孤岛？算法是否会加剧社会偏见？ 下一代搜索引擎的探索： AI驱动的搜索： 更深度的语言理解、更强的推理能力、更智能的交互方式。 具身智能与搜索引擎的结合： 机器人如何通过搜索获取信息并执行任务？ 去中心化搜索与区块链技术： 对现有搜索模式的颠覆性思考。 情感计算与用户情绪感知： 搜索引擎能否理解用户的情绪，并提供更具同理心的服务？ 结语 搜索引擎，作为现代数字文明的基石，其重要性不言而喻。它不仅是技术的奇迹，更是人类智慧与创造力的结晶。理解搜索引擎的运作，不仅能帮助我们更好地利用这一工具，也能让我们更深刻地认识到信息时代的机遇与挑战。 本书旨在开启一段探索之旅，引领读者深入了解搜索引擎的方方面面。我们希望通过层层剖析，让读者能够拨开迷雾，洞察其核心机制，欣赏其技术之美，并对未来充满期待。无论您是技术爱好者、学生、研究人员，还是仅仅希望更深入理解这个数字世界运作方式的普通读者，都希望这本书能为您带来启发与收获。让我们一起，继续探寻数字世界的广阔与深度。

评分☆☆☆☆☆

我尝试用这本书中学到的知识去解决工作中遇到的一个棘手的数据同步延迟问题。 过去我总是依赖现成的中间件，但从未真正理解其背后的事务隔离级别和延迟补偿机制。 这本书深入讲解了不同隔离级别对系统吞吐量的影响模型，特别是关于快照隔离在分布式环境下的实现细节。 通过书中的推导过程，我才恍然大悟，我们系统中的延迟瓶颈并非网络带宽，而是由于一个看似无害的乐观锁机制在高并发下造成的资源竞争累积。 按照书中建议的替代方案进行小范围调整后，同步延迟的波动性显著降低，系统稳定性得到了极大的改善。 这已经不是一本普通的参考书了，它更像是一位经验丰富的老工程师，在手把手地教你如何调试和优化真实的生产系统，其价值远超书本定价。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格非常注重逻辑的连贯性，读起来有一种非常顺畅的“心流”体验。 我发现自己很少需要频繁地回溯前面的章节来确认上下文，这在学习复杂系统时至关重要。 作者似乎很有经验地掌握了读者的知识曲线，总是在你觉得快要迷失在细节的时候，用一个清晰的总结或者一个高级别的框架图来为你导航。 相比于那些东拼西凑、章节间跳跃性很大的资料，这本书的结构简直是教科书级别的典范。 比如在讨论分布式架构时，它不是零散地介绍各个组件，而是以一个完整的用户请求生命周期为主线，串联起负载均衡、数据分片、一致性协议等一系列技术，使得每个知识点都有了一个明确的“栖息地”，理解起来自然而然就深化了。

评分☆☆☆☆☆

我最近在学习一些关于网络爬虫和数据抓取的新技术，市面上很多资料都过于侧重于某一个具体的框架或工具，讲得都很浅显，缺乏对底层原理的深度剖析。 比如，很多文章只会告诉你如何调用某个API函数，但对于这个函数背后是如何实现链接调度、如何处理反爬机制的线程安全问题，就一带而过了。 这本书给我的感觉是，它并没有急着带你跑起来一个现成的应用，而是花了很大篇幅去解释“为什么”要这么做，背后的算法逻辑是什么，这对我构建自己的知识体系非常有帮助。 我特别欣赏它对各种优化策略的对比分析，比如在面对高并发请求时，不同的队列管理机制对资源消耗和响应速度的影响，这种横向的、比较性的论述，远比孤立地介绍一个知识点要深刻得多，让人能真正理解不同技术选择背后的权衡。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量简直让人眼前一亮，那种纸张的触感，厚实又带着一丝丝的细腻，拿在手里沉甸甸的，就能感受到出版方的心思。 封面设计也很有质感，色彩搭配得恰到好处，既专业又不失现代感，不像有些技术书籍封面做得跟教科书一样呆板。 翻开内页，字体大小适中，行距安排合理，长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳，这对于需要啃读技术细节的书籍来说太重要了。 很多技术书的插图和图表往往是黑白印刷，模糊不清，但这本在关键示意图的地方处理得非常清晰锐利，线条的粗细和标注的清晰度都达到了专业水准，这绝对是加分项。 让人惊喜的是，书中的索引部分做得非常详尽，查找特定概念时非常迅速，这体现了编者对读者使用习惯的深刻理解，不像有些书的索引形同虚设。 整体来看，这本书的物理形态本身就是一种阅读体验的提升，让你愿意捧起它，而不是只想把它扔在电脑屏幕旁边。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始对这类“入门与进阶”的书籍持保留态度，总觉得它们在哪个层面都会浅尝辄止。 然而，这本书在很多高级主题上的处理方式相当老辣。 它没有一上来就堆砌复杂的数学公式，而是通过非常贴近实际场景的例子，逐步引导读者进入更抽象的概念。 我记得关于索引结构和查询优化的那几个章节，作者居然能把B树和布谷鸟哈希等结构，用一种近乎讲故事的方式串联起来，让原本枯燥的结构可视化了。 更有价值的是，它不仅讲了如何优化查询速度，还提到了在海量数据场景下，如何进行内存管理和磁盘I/O的调度，这些都是实际工作中决定系统成败的关键点，很多公开发表的教程根本不会触及这些“脏活累活”。