前言
由于对搜索引擎技术很感兴趣，便开始尝试开发一个搜索引擎。在参考了网上有限的资料后，加上自己钻研，最终开发出了一个小型的全网搜索引擎，底部有项目地址和搜索测试图片。
此项目的语言为PHP（语言不重要，主要的是思路、架构、和算法）。
搜索引擎的大致流程
一、网页搜集
网页搜集需要用到网络爬虫，由于互联网的连接各种各样，极不稳定，需要有一个健壮的爬虫系统来应对复杂的情况。爬取策略一般分为深度优先和广度优先两种情况，具体选择哪种视情况而定。一次HTTP请求是非常耗时的，多则1秒到几秒，因此需要使用多线程爬取（我使用的是curl_multi）；同时有条件的可以配置集群爬取。
二、预处理
预处理是搜索引擎最复杂的部分，基本上大部分排名算法都是在预处理这个环节生效。那么搜索引擎在预处理这个环节，针对数据主要进行以下几步处理：
提取关键词
蜘蛛抓取到的页面与我们在浏览器中查看的源码是一样的，通常代码杂乱无章，而且其中还有很多与页面主要内容是无关的。由此，搜索引擎需要做以下几件事情：
①代码去噪。去除掉网页中所有的代码，仅剩下文本文字。
②去除非正文关键词。例如页面上的导航栏以及其它不同页面共享的公共区域的关键词。
③去除停用词。停用词是指没有具体意义的词汇，例如“的”“在”等。
当搜索引擎得到这篇网页的关键词后，会用自身的分词系统，将此文分成一个分词列表，然后储存在数据库中，并与此文的URL进行一一对应。
网页去重
互联网存在大量的重复网页内容，如果不处理就入库，会严重影响搜索体验。此步骤涉及到了海量数据的去重技术。由于网页间不能简单地用字符串比较的方式来比较是否重复，一般网页去重逻辑是，提取网页的指纹（涉及到了自然语言处理，词向量等），再进行对比去重。
比较字符串的相似度，一般的技术有“余弦相似度”、“海明距离”等。
网页除噪
在网页除噪的过程中，将网页中的标签等无用的内容去掉，并且充分利用网页代码（例如H标签、strong标签）、关键词密度、内链锚文本等方式分析出此网页中最重要的词组。
数据保存更新
当数据量一上来，所有的小问题都会成为大问题。大量数据处理过后，进行入库保存，数据库的选择和设计尤为主要。因为要兼顾海量数据的快速插入和查询。保存的数据还要考虑数据的更新问题，设计更新策略，这么多内容的爬取和更新，对服务器的性能和数量会有更高的要求。
网页重要度分析
确定一个网页的权重数值，同时结合上述的“重要信息分析”，从而确立此网页的关键词集合p中每一个关键词所具备的排名系数。
倒排索引
搜索引擎之所以能快速地查询到相对应的内容，是因为使用了索引。索引是一种数据结构。一般而言，搜索引擎使用的是倒排索引结构，即先将网页内容进行分词，将同一分词的不同文档id综合起来，以此类推。相关细节可以去详细了解。搜索引擎需要有极高的召回率，同时保证搜索的效果，所以分词器的选择和分词的策略需要细致考虑和选择。
索引又分为全量索引和增量索引，全量索引是一次性更新所有，相对比较耗时间，增量索引是每次只更新“新增加的内容”的索引，然后和旧索引合并查询。
三、查询服务
查询服务顾名思义，就是处理用户在搜索界面的查询请求。搜索引擎构建检索器，然后分四步来处理请求。
query改写
相当一部分的搜索语句都可能是表述不清、残缺的，此时如果按照原本的内容进行分词搜索，效果肯定不理想，这时就要进行query改写，使得搜索词能更准确表达搜索者的想法，从而达到一个较高的召回率。
根据查询方式与关键词进行切词。
首先先把用户搜索的关键词切分为一个关键词序列，我们暂时用q来表示，则用户搜索的关键词q被切分为q={q1，q2，q3，……，qn}。
然后再根据用户查询方式，例如是所有词连在一起，还是中间有空格等，以及根据q中不同关键词的词性，来确定所需查询词中每一个词在查询结果的展示上所占有的重要性。
内容过滤剔除
众多网页内容里面，肯定会有一些违法违规的内容存在，所以需要将相关内容剔除掉，以防被展示到前台；有时搜索者也会搜索一些敏感内容，还要将搜索query进行处理。
搜索结果排序
我们有了搜索词集合q，计算q中每个关键词相对于所属文档的重要性，进行综合性的排序算法，搜索结果就出来了。排序算法是搜索引擎的核心，影响着搜索结果的准确性，实际应用中排序的计算方法是多维度，极其复杂的。
展示搜索结果与文档摘要
当有了搜索结果后，搜索引擎就会将搜索结果展示在用户阅览的界面上以供用户使用。一般会对搜索词标红，展示效果更好。
其他
优化内容，包括使用redis等缓存工具对搜索结果进行缓存；保证速度，使用cdn等等。
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