海量数据处理专题（八）——倒排索引(搜索引擎之基石)

引言：

在信息大爆炸的今天，有了搜索引擎的帮助，使得我们能够快速，便捷的找到所求。提到搜索引擎，就不得不说VSM模型，说到VSM，就不得不聊倒排索引。可以毫不夸张的讲，倒排索引是搜索引擎的基石。

VSM检索模型

VSM全称是Vector Space Model(向量空间模型)，是IR(Information Retrieval信息检索)模型中的一种，由于其简单，直观，高效，所以被广泛的应用到搜索引擎的架构中。98年的Google就是凭借这样的一个模型，开始了它的疯狂扩张之路。废话不多说，让我们来看看到底VSM是一个什么东东。

在开始之前，我默认大家对线性代数里面的向量(Vector)有一定了解的。向量是既有大小又有方向的量，通常用有向线段表示，向量有：加、减、倍数、内积、距离、模、夹角的运算。

文档(Document)：一个完整的信息单元，对应的搜索引擎系统里，就是指一个个的网页。

标引项(Term)：文档的基本构成单位，例如在英文中可以看做是一个单词，在中文中可以看作一个词语。

查询(Query)：一个用户的输入，一般由多个Term构成。

那么用一句话概况搜索引擎所做的事情就是：对于用户输入的Query，找到最相似的Document返回给用户。而这正是IR模型所解决的问题：

信息检索模型是指如何对查询和文档进行表示，然后对它们进行相似度计算的框架和方法。

举个简单的例子：

现在有两篇文章(Document)分别是 “春风来了，春天的脚步近了” 和 “春风不度玉门关”。然后输入的Query是“春风”，从直观上感觉，前者和输入的查询更相关一些，因为它包含有2个春，但这只是我们的直观感觉，如何量化呢，要知道计算机是门严谨的学科^_^。这个时候，我们前面讲的Term和VSM模型就派上用场了。

首先我们要确定向量的维数，这时候就需要一个字典库，字典库的大小，即是向量的维数。在该例中，字典为{春风,来了,春天, 的,脚步,近了,不度,玉门关} ，文档向量，查询向量如下图：

VSM模型示例

PS:为了简单起见，这里分词的粒度很大。

将Query和Document都量化为向量以后，那么就可以计算用户的查询和哪个文档相似性更大了。简单的计算结果是D1和D2同Query的内积都是1，囧。当然了，如果分词粒度再细一些，查询的结果就是另外一个样子了，因此分词的粒度也是会对查询结果（主要是召回率和准确率）造成影响的。

上述的例子是用一个很简单的例子来说明VSM模型的，计算文档相似度的时候也是采用最原始的内积的方法，并且只考虑了词频(TF)影响因子，而没有考虑反词频(IDF)，而现在比较常用的是cos夹角法，影响因子也非常多，据传Google的影响因子有100+之多。
大名鼎鼎的Lucene项目就是采用VSM模型构建的，VSM的核心公式如下（由cos夹角法演变，此处省去推导过程）

VSM模型公式

从上面的例子不难看出，如果向量的维度(对汉语来将，这个值一般在30w-45w)变大，而且文档数量(通常都是海量的)变多，那么计算一次相关性，开销是非常大的，如何解决这个问题呢？不要忘记了.........继续阅读：http://diducoder.com/mass-data-topic-8-inverted-index.html