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有哪些信誉好的足球投注网站引擎基本原理及实现技术 ——索引技术 网络爬虫辛辛苦苦的把网页爬回来之后…… 预处理系统 主要工作 信息抽取 分词 分类等处理工作 生成正排发送 到索引系统生成倒排索引。 信息抽取 去标签和去噪 去标签 构造 DOM 树。，Jsoup；tinyHTML，htmlParser 去噪 去掉与正文不相关的广告或者其他信息。如广告，评论，导航条，版权信息，友情链接等等。 分词 分词的目的是为了提取文件特征，文件特征即网页内容的结构化表现形式。 分词方法 基于字符串匹配的分词方法 基于理解的分词方法 基于统计的分词方法 基于字符串匹配的分词方法 也叫做基于字典的分词方法，它是以字典为依据的。按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行匹配。若在词典中找到某个字符串，则匹配成功，即识别出一个词。 又分为三种： 正向最大匹配法（由左到右的方向）； 逆向最大匹配法（由右到左的方向）； 最少切分法（使每一句中切出的词数最小）。 基于理解的分词方法 该方法又称基于人工智能的分词方法。 它是利用汉语的语法知识和语义知识以及心理学知识进行分词，需要建立分词数据库、知识库和推理机。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。 目前还处在试验阶段。 基于统计的分词方法 又称为无字典分词，它的主要思想是：词是稳定的组合，因此在上下文中，相邻的字同时出现的次数越多，就越有可能构成一个词。因此字与字相邻出现的概率或频率能较好地反映成词的可信度。可以对训练文本中相邻出现的各个字的组合的频度进行统计，计算它们之间的互现信息。 分词工具 IkAnalyzer2012，国外有名的分析系统，也可以处理中文。使用简单。 NLPIR2014, NLPIR2015 ICTCLAS5.0 中科院开发的专门针对中文的分词系统，中文分词较准确，稍微麻烦点 教育学院/n_new/3.34/2#学院/n/2.58/19#教育/vn/1.74/3#信息/n/1.74/3#工程/n/1.34/5#教学/vn/1.27/3# 网页特征提取 所有分出来的词都要保留吗？我该如何取舍呢？ 只保留一定数量的能代表网页内容特征的关键词。 最简单的就是统计词频，将出现频率最高的n个词保留。 索引 索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。 此处指的是将爬取的网页进行预处理之后的，将关于这个URL的信息存入数据库，被称为索引库。 索引库中关于URL的信息不仅是组成页面内容的关键词及其特征(位置、格式等)，还有链接、更新情况等信息。 建立倒排索引的基本过程 （1）页面分析将原始页面的不同部分进行识别并标记，例如：title、keywords、content、link、anchor、评论、其他非重要区域等等； （2）对网页内容分词。分词的过程实际上包括了切词分词同义词转换同义词替换等等。以对某页面title分词为例，得到的将是这样的数据：term文本、termid、词类、词性等等； （3）之前的准备工作完成后，接下来即是建立倒排索引，形成{termdoc}， 倒排索引(Inverted Index) 可以根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。 是实现“单词-文档矩阵”的一种具体存储形式。 倒排索引的建立 实际上在建立倒排索引的最后还需要有一个入库写库的过程，而为了提高效率这个过程还需要将全部term保存在文件头部，并且对数据进行压缩，这些涉及到的技术自行学习。 建立索引 两遍文档遍历法（2-Pass In-Memory Inversion） 在第一遍扫描文档集合时，该方法并没有立即开始建立索引，而是收集一些全局的统计信息。比如文档集合包含的文档个数N，文档集合内所包含的不同单词个数M，每个单词在多少个文档中出现过的信息DF。每一项记载某个文档的文档ID和单词在该文档对应的出现次数TF。 第一遍扫描的主要目的是获得一些统计信息，并根据统计信息分配内存等资源，同时建立好了单词相对应倒排列表在内存中的位置信息，即主要做些资源准备工作。 在第二遍扫描的时候，开始真正建立每个单词的倒排列表信息，即对于某个单词来说，获得包含这个单词的每个文档的文档ID，以及这个单词在文档中的出现次数TF，这样就可以不断填充第一遍扫描所分配的内存空间。 排序法（Sort-basedInversion） 在建立索引的过程中，始终在内存中分配固定大小的内存，用来存放词典信息和索引的中间结果，当分配的内存被消耗光的时候，把中间结果写入磁盘，清空内存里中间结果所占内存，以用作下一轮存放索引中间结果的存储区。 ?中间结果如何存储，中间结果如何排序自行学习。 归并法（Merge-basedInversion） 。“归并法”对此做出了改进，即每次将内存中数据写入磁盘时，包括词