python搜索引擎之搜索系统的建立——根据关键字命中次数排分给出前若干个答案

Edge浏览器添加谷歌搜索引擎:提升技术搜索效率的完整指南 那天下午,团队里一位刚接触开发的新人跑来问我:“为什么我的 Edge 浏览器搜技术问题,出来的总是些不太相关的页面?看别人用同样的关键词,结果却精准得多。” 我让他把地址栏的搜索记录给我看——果然,他还在用默认的 Bing 搜索,而很多技术开发者更习惯的,其实是能直接关联到 Stack Overflow、官方文档和开源项目的最新结果的搜索体验。 这不是 Bing 不好,而是在特定场景下,我们需要更贴合技术工作流的搜索工具。比如谷歌搜索,尤其是结合了 AI 能力的版本,能更快地把我们带到问题本质。但 Edge 阅读详情
根据前面的博客建立了如下的各种索引库的表:


1.词典(对每个关键字分配一个 wordId)

词典放在命名为 backwardTableDb.db 中的 wordIdTable 中,见部分字典截图如下:



2.建立后向索引,及相关表项

后向索引有两个表项,其中第一个表项是后向索引表,其指定每个wordId,以及出现过该关键字的doc 的数量,同时还有该关键字的 doc hits 在后面一个表中的偏移,后一个表是后向表,记录了docId,以及对应当前关键字的hitlist,关于后向索引表的具体内容,百度吧。。实现是为了根据偏移快速定位到对应的docId的位置,人为增加了一列 docIdIndex项,两个表如下:
             

上述两个表的关系是:第一个表中的 wordId 出现过的网页的编号(docId)的连续存在第二个表中,第一个表中 offset 指出了存储编号的起始位置,该位置接下来的 nDocs个表项都是对应 wordId 出现过的 wordId


3.基本思想描述:

对输入的搜索语句,先进行分词,对每个关键字,根据后向索引表,找到对应的命中 docId 的 set,综合所有set评估docId,最后哪个docId 中命中的关键字个数越多,该docId 对应的网页越符合搜索需求。

深度探索:非线性随机森林(Nonlinear Random Forest,NL-RF)原理及应用 非线性随机森林(NL-RF)旨在通过结合集成方法与高级技术来捕捉和建模数据中的非线性关系,从而改善传统随机森林在处理复杂非线性数据结构时的表现。 阅读详情

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