以求医为例谈搜索引擎排序算法的基础原理.doc
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1、以求医为例谈搜索引擎排序算法的基础原理我们向搜索引擎提交一个查询,搜索引擎会从先到后列出大量的结果,这些结果排序的标准是什么呢?这个看似简单的问题,却是信息检索专家们研究的核心难题之一。为了说明这个问题,我们来研究一个比搜索引擎更加古老的话题:求医。比如,如果我牙疼,应该去看怎样的医生呢?假设我只有三种选择:A医生,既治眼病,又治胃病;B医生,既治牙病,又治胃病,还治眼病;C医生,专治牙病。A医生肯定不在考虑之列。B医生和C医生之间,貌视更应该选择C医生,因为他更专注,更适合我的病情。假如再加一个条件:B医生经验丰富,有二十年从医经历,医术高明,而C医生只有五年从医经验,这个问题就不那么容易判
2、断了,是优先选择更加专注的C医生,还是优先选择医术更加高明的B医生,的确成了一个需要仔细权衡的问题。至少,我们得到了一个结论,择医需要考虑两个条件:医生的专长与病情的适配程度;医生的医术。大家肯定觉得这个结论理所当然,而且可以很自然地联想到,搜索引擎排序不也是这样吗,既要考虑网页内容与用户查询的匹配程度,又要考虑网页本身的质量。但是,怎么把这两种因素结合起来,得到一个,而不是两个或多个排序标准呢?假如我们把这两种因素表示成数值,最终的排序依据是把这两个数值加起来,还是乘起来,或是按决策树的办法把它们组织起来?如果是加起来,是简单相加,还是带权重加呢?我们可以根据直觉和经验,通过试错的办法,把这
3、两个因素结合起来。但更好的办法是我们能找到一个明确的依据,最好能跟数学这样坚实的学科联系起来。说起来,依据朴素的经验,人类在古代就能建造出高楼;但要建造出高达数百米的 摩天大厦,如果没有建筑力学、材料力学这样坚实的学科作为后盾,则是非常非常困难的。同理,依据朴素的经验构建的搜索引擎算法,用来处理上万的网页集合应该是没问题的;但要检索上亿的网页,则需要更为牢固的理论基础。求医,病人会优先选择诊断准确、治疗效果好的医生;对于搜索引擎来说,一般按网页满足用户需求的概率从大到小排序。如果用q表示用户给出了一个特定的查询,用d表示一个特定的网页满足了用户的需求,那么排序的依据可以用一个条件概率来表示:P
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