-
软件架构。 百科全书对软件架构的描述如下:
软件架构是指一组相关的抽象模式,用于指导大型软件系统各个方面的设计。
搜索效率。 搜索引擎追求更快显示用户查询词的搜索结果,同时也是为了提升用户的搜索体验,想象一下,如果我们搜索一个词,搜索引擎只会在一分钟后显示结果,这样的搜索引擎在这个时代将被淘汰。 这是速度层面的目标。
索引处理。 索引过程主要由以下组件完成:
1)文本集合组件。
主要用于发现、存储和传递文档的文本捕获组件。
2)文本转换组件。
一个文本转换组件,主要用于提取文档中的所有内容和元数据,同时将文本转换为索引项。
元数据可以理解为页面的基本参数,如类型、结构、字数等。
3)索引创建组件。
索引创建非常重要,尤其是在互联网的信息时代,在添加新文档时应该有效地完成索引创建。 为了提高效率,通常使用倒排索引。
查询处理。 查询处理主要由以下组件完成:
1)用户交互组件。
2)对组件进行排序。
排序组件从用户交互组件中获取查询词,并给出一个文档,其分数根据某个模型从高到低排序。
3)评估组件。
首先,可以对大量的搜索日志进行统计,以记录和分析用户行为,其次,评估结果可以用于调整和提高排序组件的性能,从而改善用户的搜索体验。
-
凤飞飞是一条沟壑。
-
应该是,因为我不知道,只是寻找它。
-
应该是,因为我不知道,寻找它。
-
如图所示,整个搜索引擎逻辑可以理解为两条线,上层是需求理解,下层是资源管理,然后以满足用户需求的方式合理给出资源,这就是搜索标尺宇索引擎所做的。
所以,可以归纳为以下3件事:需求理解、资源管理和匹配逻辑。
2. 检索关系图。
各个模块的工作。
主控(m1 m2)是大脑,控制中心,负责全局调节和集成处理;
QS负责了解和分析用户的需求。
GS 负责对整个页面进行排序。
RS是结果的包装和美化。
每个袜子被困和破裂模块的具体闭合工作:
M1:连接Master1(GS),接收Master2-GS排序返回的结果。
连接 LBS、外部集成、KS 等服务。
负责大型数据库数据与LBS、外部集成、KS的混合。
负责整体结构化结果汇总工作。
QS 受欢迎程度 + 结构化聚合策略 + GS 结果信息 = 共同指导混合。
QS:需求分析,可以提供查询分类、核心词、同义词、实体词等信息。
M2:连接到各种 worker-is 检索集群。
使用 QS 和 GS 策略执行检索计划。
获取 IS 数据并发送 GS 进行全局排序。
QS:查询解析和转换
查询用户需求识别。
需求类别热识别(排序参考)。
Qt包括内部、外部集成、lbs查询类别调用。
查询实体词识别。
连接纠错和新闻词服务器可识别纠错词和新闻词。
GS:从master2获取IS搜索结果。
对结果进行全局排序。
不包括外部集成和 LBS 测序)。
is:根据查询特征检索索引,根据网页特征和查询特征确定相关网页的集合。
3.网页结果的组成。
你可以从对查询的理解中研究如何找到给出结果的最佳方式(即上面提到的第三件事,匹配逻辑);
4.系统架构图。
系统架构图可以看作是纵向的理解;
-
框架结构,即网页(frame)的框架结构在横梁中表示为页面的某一部分保持固定,而其他部分的信息可以通过上下或左右移动来显示,如左侧菜单是固定的,正文信息可以移动, 或者顶部导航和徽标部分保持固定,其他部分上下或左右移动。我们的邮箱通常是装裱的。 框架化网页的另一个表现形式是,深度页面的域名通常不会反映在URL中,即使你进入了深度子页面,浏览器显示的URL仍然是首页的URL。
框架式销售垂直传输**的优越性体现在页面更新的整体一致性和便利性上。 特别是对于那些较大的人,使用框架结构可以使维护相对容易。 但是框架对搜索引擎来说是一个大问题,因为大多数搜索引擎无法识别框架,并且对抓取其中的内容几乎没有兴趣。
此外,某些浏览器不支持框架页面。 对于搜索引擎来说,iframe 中的文本是可见的,并且可以追溯到链接指向的页面,但与用户看到的内容不同,搜索引擎将 iframe 的内容视为一个单独的页面,与嵌入的页面无关。 如果我的回答对你有帮助,请竖起大拇指(左下角评论),期待你的点赞,你的努力对我来说非常重要,你的支持也是我进步的动力。
如果你觉得我的回答还是满意的,可以点击我的头像进行一对一的咨询。 最后,祝大家身体健康,心情愉快!
1)关键词搜索。
在首页搜索栏输入关键词字符串,点击“搜索”按钮,搜索引擎会搜索中文分类词条,**数据库和新闻数据库中的信息,搜索完成后,会显示搜索结果,点击一个链接查看详情。 >>>More
搜索引擎使用户可以轻松查找信息,您只需要输入几个关键字,您想要的任何信息都会从世界各个角落收集到您的电脑前。 但是,如果做得不好,搜索效率会大大降低。 >>>More
2.当包含全文搜索引擎时,只要**本身不违反相关规则,一般都可以成功登录。 另一方面,目录索引的要求要高得多,有时即使多次登录也不一定成功。 >>>More
搜索埋藏引擎的发展趋势是从简单的信息收集到逐步传递准确的答案。 《阿拉丁》就是一个典型的例子,比如当你问“北京天气”时,搜索结果页上第一项就是一张精心设计、纤薄的天气卡,会通过丰富的UI展示天气相关的信息。 在热门搜索词中,《阿拉丁》已经可以覆盖其中的大部分,但对于腰部需求和长尾需求,有了信息**,人们对翻多页搜索和破坏皮肤的容忍度会越来越低,对“快”和“准确”的需求只会越来越大。