造轮子从零开始搭建一个搜索引擎，数据结构和架构实现

Posted 2022-06-14 小哈里

tags:

篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了造轮子从零开始搭建一个搜索引擎，数据结构和架构实现相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

最终效果

关于功能

需要实现的内容有 （4）
搜索框+结果列表+关键词推荐+页面跳转
关键词直接调用专属API返回的JSON
结果列表和页面跳转，考虑在调用API中引入参数第x页，返回1~20条，21~40条的内容。
不理解的功能？
支持纯文本信息的存储？ 存储什么信息呢，是否是用户检索了xx信息，点击了yyy页面后，更新yyy页面的权重？

数据接口层，需要提供的API

参考文献

参考开发框架
Vue
参考资料：
https://segmentfault.com/a/1190000039318492
https://gitee.com/turbo30/hcvue
https://github.com/xujingguo58/tinySearchEngine
https://github.com/chenhongyun/search_vue

序，衡量指标

1、将句子分词为关键词

参考jieba的原理与使用
https://blog.csdn.net/qq_33957603/article/details/124640588
TF-IDF
TF：某个词在句子中出现的次数 / 句子总词数 （感觉毫无意义，谁搜索一样的词啊）
IDF：log(语料库中的句子总数 / 包含该词语的句子数)， 这个有用
具体的使用来说，如果包含该词语的句子数越多，那么该词语的权重就下降，因为更通用。
类似于我，你，他，几乎是个句子都会包含。
将词语按照IDF降序排序，即如果包含这个词的句子越少，那么这个词语就更重要，因为他很可能是专有名词。
考虑语料库的建立，如何索引出包含该词语的文章数量。
词语1，xxx篇包含，词语2，xxx篇包含，快速排序？

2、对于每个词，倒排索引出对应的文章

3、考虑对索引本身和索引出的文章进行排序

能否对每个词的倒排索引进行排序？（因为可能包含非常多的文章）
word1： docx1，docx2，docx3，docx4。
考虑采用平衡树来维护，维护文章id，维护索引的排序因子采用文章的TF（TF越高，说明该词在该文章中越重要），类似于map，插入和查找都是logn。
然后进行取交集操作（可能只取出一部分）
取出word1，word2，word3，word4对应的docx，进行取交集。
假设得到docx1，docx5，docx7，那么都是同时包含word1~4且含量较高的docx。
我们按照IDF作为第一关键词，TF作为第2关键词，对所有docx进行排序（索引结构维护）？
现在我们得到了排好序的docx
假设为docx5，docx7，docx1。
然后返回给前端即可。
参考资料：
https://developer.aliyun.com/article/765914
https://github.com/newpanjing/gofound/blob/main/docs/api.md

4+、考虑第x页的实现

功能实现
在排序文章中，加入第1~10条记录（一般搜索1页10条）。
考虑海量数据的分页，是否要对索引结构进行修改？ 尽量不要去修改索引结构，不然维护难度就太大了。
这个暂时不太会
参考资料
提问：http://www.itpub.net/thread-570676-1-1.html
分页查询原理：https://www.cnblogs.com/caoweixiong/p/11937517.html
ES分页：https://www.modb.pro/db/61574

5+、考虑禁止词的实现

拿到之后再做一次暴力筛选，不用修改索引结构
比如本来请求1~10，现在我们请求1~30条记录，然后暴力统计每篇文章中是否包含禁止词（考虑建立正排索引？docx->word），如果包含禁止词就不做显示，数量不够再去请求。
参考资料
精准搜索：https://cloud.tencent.com/developer/article/1622850
精准词：https://juejin.cn/post/6844903861493170189
屏蔽：https://m.fx361.com/news/2017/0918/2276672.html

6+、考虑相关性推荐

使用前缀树进行实现
额外建一棵树？（这样就不用修改索引结构了） 只含关键词的，与排名无关？
对所有的关键词，进行前缀匹配和推荐即可。
https://cloud.tencent.com/developer/article/1145300
参考资料
推荐搜索（还是这篇文章）：https://developer.aliyun.com/article/765914
相关搜索：https://segmentfault.com/a/1190000005754990
相关搜索2：https://singlecool.com/2017/07/29/RelevantSearch/

7+、考虑图片检索

对于文字搜图，直接文字搜文档，文档与图片一一对应即可
对于以图搜图，考虑如何把图片对应到文字，然后对文字进行分词，
分词后直接转化为搜索
考虑重新造一个数据集，把文字加到图片上，这样问题转化为文字识别？但是数据库要炸，所以不行。不可能直接检索数据库
所以这里需要做一个图像识别。可能会用到CNN卷积神经网络？要实现精准匹配、

1、键值对数据库选用什么

参考资料：
leveldb介绍：https://www.cnblogs.com/chenny7/p/4026447.html
参考的import模块：https://github.com/syndtr/goleveldb

2、第一次启动服务端程序

需要初始化的
链接数据库：维护id对docx文章，维护关键词word的倒排索引到id编号？能否实现log存取，能否对每个word的docx按照TF（某个词在句子中出现的次数 / 文章总词数）进行排序。
构造平衡树：对关键词按照按照IDF（即语料库中的句子总数 / 包含该词语的句子数）进行排序。
构造前缀树：实现关键词的相关搜索
参考资料：
悟空数据源：https://wukong-dataset.github.io/wukong-dataset/download.html

3、是否需要考虑数据持久化

哪些数据需要持久化？
搜索结果吗？好像不用
增加索引？ - > 增加什么索引呢？ -> 搜索记录吗？
是否需要增加新的数据词典，还是说只有支持预处理的数据集进行检索？
考虑数据词典
初始的数据集训练得到的语料库（关键词有重复，大小可以估算）
是否能支持加载新的语料库和进行一次训练，然后更新索引结构和数据库？

以上是关于造轮子从零开始搭建一个搜索引擎，数据结构和架构实现的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章