新浪微博 Github

《信息检索导论》第十九章总结

 

一、Web搜索介绍

前面我们都是对传统文档集进行检索,而Web搜索和传统的搜索完全不同,因为Web的文档集数量是不能估计的,并且形式多样;

一般Web都是通过B/S架构进行实现的,客户端是浏览器,服务器端是web服务器,通过HTTP进行传输数据;

浏览器发出请求并接收服务器的应答,浏览器会自动屏蔽那些不能理解的部分;

Web的文档集是海量的,但是如果这些信息不能被搜索到的话,则这些信息是无用的,因此Web搜索很重要。

Web搜索的文档集不仅要相关,而且要注重权威;

 

可能会遇到的问题是有些网页是由图片组成的,没有文本文字;

静态页面:固定页面;

动态页面:与数据库交互的页面;

 

Web网页集可以转化成一张图,节点表示网页,边表示链接;

注意:Web图可能不是强连通的,即A节点可能不能够到达B节点;

 

入度为i的网页数目正比于1/(i^a);

 

为了让用户体验更好,一般需要:

(1)让搜索界面做的简洁,搜索出的网页也需要尽量简洁;

(2)相关度尽量高;

用户查询类型

(1)信息类查询:查相关主题的页面;

(2)导航类查询:查某个词的官方主页;

(3)事务类查询:需要干一件事,比如下载;

二、作弊网页

网页作弊的主要原因是经济利益;

1.在网页上充满重复的关键字以提高排名

2.将重复关键字作为背景色,使得用户看不出,但是会被搜索引擎构建索引

3.付费收录(Paid Inclusion):付钱给IR公司让他的网页排名靠前

4.伪装(Cloaking):spider爬到的网页和用户浏览器访问的网页不一致,比如采集器采集时返回相关文档,但是用户访问时却给出另一个网页;

5.桥页(doorway page):用户-->桥页-->商业网页;桥页是相关的,但是如果访问桥页,则直接跳转到另一个网页;

三、赞助搜索

Sponsored search

在网页中,右半部分是提供给赞助商的,赞助商给的钱越多,排名越靠前;

一般采用CPC(Cost Per Click)收费,用户点击一次,则赞助商付给IR公司一笔钱;

有些人利用垃圾点击(Click Spam),让赞助商多付钱给IR公司;

四、索引规模比较

注意:

1.搜索引擎会搜索到没有被索引的网页;

2.搜索引擎不会返回所有的索引页面;

因此很难精确估计索引规模;

注意:可能搜索引擎采集页面时会进入一个陷阱服务器,即只要访问了这个服务器,则服务器会自动生成无数网页让采集器采集;

比较两个搜索引擎的索引规模

给定两个搜索引擎E1和E2,我们采用随机在E1和E2中抽取网页,并比较E2抽出的网页在E1中出现的比例,E1抽出的网页在E2中出现的比例;

比如:

E1/E2=y/x=(1/6)/(1/2)=1/3;因此E1索引规模较少;

y表示E1的网页在E2中的比例;

x表示E2的网页在E1中的比例;

五、随机网页抽样方法

在前面我们采用随机抽网页的方式进行估计搜索引擎的索引规模,但是不可能做到随机抽样,因此我们采用一些随机抽样的技术:

(1)随机搜索法(Random Search):跟踪一个用户的查询记录,并从查询结果中随机抽取网页;

(2)随机IP地址法(Random IP Address):随机生成一个IP地址并对应的服务器,收集该服务器的所有网页;

(3)随机走路法(Random Walk):如果Web是强连通的,则可以发现一个规律;

(4)随机查询法(Random Query):随机生成一个查询提交给E1,然后从结果中抽取一个网页,并从网页中随机抽取6-8个低频词,放在E2中查询;

六、近似重复

在Web中有40%的网页都是重复的,有些是完全重复,有些是近似重复,比如创建日期不同,但内容相同;

搜索引擎需要避免索引重复的页面;

对于完全重复的网页检测,可以通过每个网页生成一个指纹进行比较;

Shingling:解决近似重复的方法

文档D的k-shingle是类似于K-gram的概念,表示K个连续的词项构成的序列,比如a Hello World a Hello world的3-shingle是a Hello world  , Hello World a ,   World a Hello   ;

方法1:利用Jaccard系数计算两篇文档的相似度;但是计算太复杂;

方法2:

我们可以通过随机置换方法进行:

 

 

 步骤:

(1)对于每篇文档的每个k-shingle通过Hash函数进行映射成为一个点,如上图第一行的蓝点;

(2)将这些点随机置换到新的位置,比如上图的红点;

(3)保留随机置换的点的最小点,取红点的最小点;

(4)当两篇文档最后保留的点位置一样时,则说明文档近似重复;

 

 

 

 

 

posted @ 2012-01-07 11:07  xiazdong  阅读(219)  评论(0编辑  收藏  举报