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  • 今天做了哪些,明天需要做哪些,如何做到精细化推广,流量短时间内如何全部排名上升到首页,请看以下介绍关于流量如何快速排名,首先咱们列举几个问题要点:1、今天发了10个词有多少排名?2、具体是哪些平台...

    做优化、做外推,整理关键词那些就不说了,说到底了,关键还是谁的排名上的多,上的快,上的稳,如果对手跟你发一样的平台,你如何压制对手?今天来讲讲如何把手上流量词快速排名,今天做了哪些词,明天需要做哪些词,如何做到精细化推广,流量词短时间内如何全部排名上升到首页,请看以下介绍


    关于流量词如何快速排名,首先咱们列举几个问题要点:


    1、今天发了10个词有多少排名?


    2、具体是哪些平台排上去的?哪些词有排名?


    3、已经有排名的词还要发吗?


    4、排名如何以一敌众,压制所有对手?


    第一点:排名如何快?


    现在很多小伙伴每天都在查收录排名的数据,其实那只是很小的一部分数据,并不精准,也不能代表他前一天的所有工作效果,毕竟,发了10个词,在收录排名的情况下,实际排名的关键词远远不止10个排名,必然会匹配到其它的流量词


    只是推广员能不能第一时间知道,这样导致一些匹配到有排名的词,第二天还会被推广员重新铺出去,导致重复铺词,特别是部分流量词竞争比较大(平台排名力度不大)的情况下,一个词一般只能排名一个首页,这样的情况下,再拿有排名的词来做,就变成了自己挤自己的排名了,这个信息量拿来发其它词的话,效率排名效果也就更快了。


    第二点:排名如何多?


    不少小伙伴每天发五六个平台,上述说到收录排名只是很小一部分的数据,100个流量词,互相匹配,具体是什么平台占了哪些词的排名很多小伙伴都不晓得,这里需要的就是有一份数据,包括以下两点:


    1、100个关键词排名情况


    2、哪些平台排名上去


    有了这样的数据报表后,针对不同平台、有没排名的关键词,依据第一点提到的避免有排名的词重复铺,以提高效率。


    关于这一点有个规则,比如新浪博客,超纤皮革工厂订货这个词已经有排名了,就没必要再发博客了,尽量发其它还没有排名的平台,这样排名就多了。


    第三点:已经有排名的词还要发吗?


    这个是肯定的,但发布前,最好是先手动查询下关键词首页已经有多少个排名,分别是什么平台排上去的,如果是对手已经排上去了怎么办?那么就需要挤对方的排名了,关于挤排名,咱们看以下第四点。


    在这之前先看前三点总结的发布规则案例:


    比如以下关键词“安卓虚拟视频技术”这个词,目前有贴吧主页排名,微博排名,爱奇艺视频排名,总共三个如下图:
     


     

    百度霸屏案例:
     


     

    这样的情况,这个词再发一个百度贴吧信息排名是可以的!不会排挤!主页排名跟信息排名可以并存,而且贴吧的排名力度比较大,可以优先发贴吧,但是像微博这个词就没必要发了。


    第四点:压制对手


    关于如何压制对手,以一敌众,关于挤排名的做法其实也不难,细心的小伙伴都已发现上述的平台排名规则,无非是三点:


    1、关键词排名情况


    2、平台排名情况


    3、有排名的关键词避免重复发布


    做到这几点的基本推广都能算一等一的高手了,而这一块的数据上述说到的都只是手动查询,这样是可取的,但难免效率较低,我个人一般都用一些软件来辅助提高效率,比如分析牛可以查关键词平台覆盖排名情况,爱站、站长工具很不错的关键词挖掘工具,这些软件通常都让人忽视掉,如果应用的好可以帮忙大家省掉很多时间。


    有了这些软件辅助来批量查询关键词与平台的排名情况,上排名也就快了,对手跟你发布一样的平台也不怕,大多数汕头网络推广是不懂分析数据,你懂,你自然不怕那些菜鸟对手了,推广压制对手,其实也是很简单的事。

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  • ElasticSearch中一个重要的概念 : 倒索引(Inverted Index)也叫反向索引,反向索引必正向索引。通俗地来讲,正向索引是通过key找value,反向索引则是通过value找key。如果类比现代汉语词典的话,那么Term就...

    什么是倒排索引?

    ElasticSearch中一个重要的概念 : 倒排索引(Inverted Index)也叫反向索引,有反向索引必有正向索引。通俗地来讲,正向索引是通过key找value,反向索引则是通过value找key
    在这里插入图片描述
    首先弄懂几个概念,如果类比现代汉语词典的话,那么Term就相当于词语Term Dictionary相当于汉语词典本身Term Index相当于词典的目录索引Posting List相当于词语在字典的页数集合

    • Term(单词):一段文本经过分析器分析以后就会输出一串单词,这一个一个的就叫做Term(直译为:单词)
    • Term Dictionary(单词字典):顾名思义,它里面维护的是Term,可以理解为Term的集合
    • Term Index(单词索引):为了更快的找到某个单词,我们为单词建立索引。B-Tree通过减少磁盘寻道次数来提高查询性能,Elasticsearch也是采用同样的思路,直接通过内存查找term,不读磁盘,但是如果term太多,term dictionary也会很大,放内存不现实,于是有了Term Index,就像字典里的索引页一样,A开头的有哪些term,分别在哪页,可以理解term index是一颗树:在这里插入图片描述
    • Posting List(倒排列表):倒排列表记录了出现过某个单词的所有文档的文档列表及单词在该文档中出现的位置信息,每条记录称为一个倒排项(Posting)。根据倒排列表,即可获知哪些文档包含某个单词。(PS:实际的倒排列表中并不只是存了文档ID这么简单,还有一些其它的信息,比如:词频(Term出现的次数)、偏移量(offset)等,可以想象成是Python中的元组,或者Java中的对象)

    倒排DEMO

    {"doc_id"="1","hospitalName":"北京大学第三附属医院"}
    {"doc_id"="2","hospitalName":"北京协和医院"}
    {"doc_id"="3","hospitalName":"解放军总医院第一附属医院"}
    {"doc_id"="4","hospitalName":"Peking University Third Hospital"}
    {"doc_id"="5","hospitalName":"Peking Union Medical College Hospital"}
    

    *.<?>部分等你一边思考一边补充:

    Term ID / 单词IDTerm / 单词Posting List /倒排列表(出现的id:位置:次数)
    1医院(1:<8>:1),(2:<4>:1),(3:<4>:2)
    2北京(1:<0>:1),(2:<0>:1)
    3北京大学(1:<0>:1)
    4第三(1:<4>:1)
    5附属(1:<6>:1),(3:<8>:1)
    6协和(2:<?>:1)
    7解放军(3:<?>:1)
    8第一(3:<?>:1)
    9(3:<?>:1)

    标准化规则(normalization)&命中率问题

    为解决词条检索时词条命中率,ES在建立倒排索引时运用标准化规则即针对存储的索引词条进行一些相关预处理再作为索引进行存储。

    例如:通常情况下,在搜索 ThirdHospital 这两个单词时候,文档4两个单词都出现了,计数为2;文档5只有 Hospital 这个单词出现了,计数为1,所以Total之后,文档4命中率高,排名靠前。

    Termdoc_id=4doc_id=5
    Third10
    Hospital11
    Peking11
    Total32

    但是这样搜索就会存在下列问题:

    1. Thirdthird 用户认为是相同单词,但是首字母小写可能搜不到内容。
    2. hospitalshospital 有相同的词根,如果存储了 hospitals ,那么 hospital 可能检索不到 。
    3. pikingbeijing 为相同意思的词,如果存储了 pikingbeijing 可能检索不到。

    基于以上问题,ES在建立倒排索引时,会对拆分的各个单词进行相应处理,以提升后面搜索的时候能够搜索到相关联的文档的概率,这就是标准化规则转换,主要包括:时态的转换(例如liked转换为like)、单复数的转换(hospitals转换为hospitals)、同义词的转换(small转换为little)、大小写的转换(默认转换为小写)。

    标准分词器standard analyzer

    standard analyzer 标准分词器中做的操作,跟标准化规则有一定关联:

    • standard tokenizer:以单词边界进行切分
    • standard token filter:什么都不做
    • lowercase token filter:将所有字母转换为小写(by normalization)
    • stop token filer(默认被禁用):移除停用词,比如a the it等等

    相关度分数score的计算

    当利用ES进行查询时,查询结果都会返回一个对应词条的相关度分数(score)。相关度分数的计算基于TF/IDF算法(Term Frequence&Inverse Doucument Frequency),翻译大意为:词条在文档中出现的频率及在倒排索引中出现的频率。

    1. Term Frequence ,TF(t in f):我们查询的词条在文本中出现多少次,出现次数越多,相关度越高。例如:前面所列医院信息文档中,“医院”,“北京大学”这两个单词,在第1文档中都出现了,但是第2和第3个文档只出现了“医院”,所以第1个相关度分数高。
    2. Inverse Doucument Frequency,IDF(t in all-f):查询词条在所有文本中出现的次数,出现次数越高,相关度越低。例如:“医院”在3个文档中出现4次,而“北京大学”出现1次,所以“医院”这个单词的相关度越低。
    3. Field-length(字段长度规约):字段的长度越长,相关度越低。例如:“北京大学第三附属医院”长度大于“北京协和医院”,那么在检索“医院”这个单词时,第二个文档中分数要大于第一个文档的分数。

    So,ES相关度分数计算结果直接影响搜索排名顺序,对用户检索命中率有极大的影响。

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  • 要想让自己的百度知道排名首页或者第的位置,就要先学会分析百度这两产品的优化开始: 、百度百科的优化方法 1.百度百科网站整体结构。 百度百科的整体结构并不在我的预想当中,其中包括首页和内页,百度...
      
    

       要想让自己的百度知道排名首页或者第一的位置,就要先学会分析百度这两个产品的优化开始:

    一、百度百科的优化方法

    1.百度百科网站整体结构。

    百度百科的整体结构并不在我的预想当中,其中包括首页和内页,百度百科都没有对代码进行精简化,而且在头部都有大量的JS代码,不像我们经常所说的尽量精简代码,让JS和CSS都使用外部调用。

    2.整站的标题SEO

    百度百科的标题SEO非常精简,没有关键词和描述两个标签,都是只有一个标题,这不得不让我们联想到,难道现在的标签中,百度只重视标题?其他的存在是多余的?

    3.外部链接

    外部链接权重继承就不用说了,百度在整站过程中都有使用,他主要是在自己的一些产品上面做上了重要的链接,值得我们注意的是,百度的产品基本没有和外界交换过链接,没有上面合作伙伴,难道百度不怎么在乎外链的数量?所以大家注意SEO外链质量的判断。而在百度百科下面的几个网站,不过细看他们的外链结构,都是非常的合理,无论是从外链的质量,外链的数量,还是从外链的深度,外链的广度上来看,都是非常的合理,而且和百度百科非常的相似,这也就是他们能获得非常好的排名的原因所在。

    4.内部链接

    百度百科的内部链接非常疯狂,无处不在,而且都是同类的相关链接,这种面包屑链接对百度排名有良好的效果,而且能增加一些相关关键词的排名,所以在百度优化中,站内链接的规划相当的重要。

    5.整站的导出链接。

    百度百科中任何一个页面都有一个资料来源,可见百度对导出链接非常重视,要不然的话,百度没有必要去设置这么一个来源,对此比较难管理,很多SEOer利用这个来做外链。

    6.对于百度百科的SEO中,图片优化

    本身结构的每个图片都有alt标签,没有title标签,可见百度对alt标签很重视,所以我们在SEO优化中一定要注意alt标签的优化。

    7.其他权重标签的SEO

    我们来看下seo的百度百科吧:

    首先是<h1>标签中的SEO:<h1>seo</h1>

    然后是<h2>标签的使用:</a>SEO的概要</h2>

    关于加黑:<b>搜索引擎最佳化</b>

    对于整体的布局大家可以查看代码,可谓的SEO到了极点。

    上面只是我稍微总结的几条百度百科的SEO,对于其他方面,可能我有忽略的地方,而且有很多SEO是我不知道的,希望大家能够细细琢磨百度的SEO,特别是百度百科这个产品。在各大搜索引擎的排名都是相当好的。希望大家能看到本文能够学到很多关于百度优化的知识。

    二、百度知道排名规则

    “百度知道”是个好东西,无论你在百度上搜索什么类型的关键词,“百度知道”的排名永远都是最好的,尤其是一些包含“什么”、“怎么办”、“如何”、 “为什么”的长尾词,你可以试一试找任何一个关键词,然后在这个词的前面加上“为什么”或“怎么办”看看排在第一的是不是“百度知道”。

    其实百度知道的页面排名好是众所周知的,我也就不多介绍了,我们今天要研究的更深一些。

    如果我们推广的是一款专治牙疼的药物,我们应该如何利用百度来推广呢?首先在百度上输入“牙疼”,输入以后百度的“搜索提示”会显示很多与牙疼有关的“搜索建议”

    第一个词就是“牙疼怎么办”,说明牙疼的用户搜索这个词是最多的,所以我们就选择这个词来推广我们的产品。

    我们在百度上搜索“牙疼怎么办”,自然排名第一的就是百度知道的页面,这说明只要我们利用好百度知道,就可以让“牙疼怎么办”这个词帮助我们赚钱,但是问题来了,我们虽然知道百度知道可以帮助我们把“牙疼怎么办”这个词排在前面,但是如果我们随便在百度知道里面发一个自问自答的“牙疼怎么办”的问题,就算是成功了吗?

    肯定不行。

    在“百度知道”里搜索“牙疼怎么办”会发现共搜到相关问题 5411046 项,也就是说在这5411046 个搜索结果里,只有1个可以被百度选中,排在百度网页搜索的第一名。

    我们今天要研究的问题就是,百度知道的内部排名规则,说的通俗一点就是如何让我们自己发布的问题在5411046个同类型的问题中脱颖而出,成为百度自然排名的第一名。

    我们打开一个百度知道的页面

    看一下有哪些因素有可能与排名有关,并且是我们可以人为控制的。

    我直接把他们罗列出来:

    1. 标题

    2. 提问者的等级

    3. 回答者的等级

    4. 回答数量

    5. 好评数量(图片002)

    6. 问题解决时间

    7. 提问者对最佳答案的评价

    8. “相关内容”的数量

    9. 参考资料网址的权威性

    10. 关键词密度

    11. 内链(百度知道内部链接)

    12. 外链(百度知道外部链接)

    针对上面的几点,我专门做了几天的试验和测试,下面是测试结果。

    1. 标题与关键词的相关性有利于排名,完全匹配效果最佳。

    2. 提问者的等级对排名无影响

    3. 回答者的等级,对排名有一点影响,等级越高通过率越高。

    4. 回答数量对排名无影响

    5. 好评数量对排名影响最大,可以说是最重要的因素,并且可以作弊,作弊方法我下面会讲。

    6. 问题解决时间对排名影响很小

    7. 提问者对最佳答案的评价对排名无影响

    8. “相关内容”的数量越多越好,相关问题越多说明这个页面的通用性更高,能够解决更多人的问题。

    9. 参考资料网址的权威性,无影响

    10. 关键词密度影响很小,标题里包含关键词即可,内容中不用刻意的增加关键词密度。

    11. 内链影响很小,在百度知道内部做链接,主要的方法就是让我们的问题尽量出现在其他问题的“相关问题”中,出现的次数越多越好,这个要懂“百度分词”才可以掌握,难度较大

    12. 外链对排名的影响很小,给我们自己的问题页面做外链是个苦差事,而且效果甚微,不如百度知道内部的链接效果好。

    我已经尽量的把测试数据写的更简洁一些,但很无奈,数据看上去总是让人感觉很乏味,我知道大家想看的是最终结果。

    我们前面提到的如何才能在百度知道内部的众多同类问题中胜出,从而在百度上取得好排名,下面我就把我认为最好的方法告诉大家。

    1. 用我们要做的关键词做问题,在百度知道上提问,比如我们要做“牙疼怎么办”这个词,那么就直接用“牙疼怎么办”在百度上提问,尽量与关键词完全匹配,尽量不要多加罗嗦的语言。

    2. 把包含自己软广告的回答内容,找朋友帮忙或者自己换账号换IP后,回答并采纳为最佳答案。发问题、回答、采纳为最佳答案之间要有12小时以上的时间间隔,不要提问之后马上就回答,那样很容易被删除。

    3. 不断的换ip对最佳答案进行好评,这是最关键的一点,一定要确保好评数量在同类问题中是最高的,可以制订一个计划,竞争小的词,一般有几个好评就可以成为第一,竞争大的词,比如我们举例说的“牙疼怎么办”,目前排在第一的已经有238个好评了这样的词我们为了安全起见,需要制订一个多天超越的计划,每天早中晚三次作弊点击。

    小贴士:如果使用的是ADSL上网,把宽带断开再重新链接即可换IP 。网上也有很多换IP的软件可以下载。百度知道利用好了,比做SEO的威力要大的多,而且不需要任何投资,不要因为很多人都用过百度知道进行推广,你就不屑去做。其实99%的人都是随便发几个问题,不得要领后做几天就放弃了,真正能深入研究并且坚持去做的人很少很少。

    举一反三,做seo也同理……

     

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  • 分析一个术语,要先从名称入手倒索引,英文原名Inverted index,大概因为 Invert 颠倒的意思,就被翻译成了倒。但是倒名称很容易让人理解为从A-Z颠倒成Z-A。个人觉得翻译成反向索引更好。。。倒索引是...

    分析一个术语,要先从名称入手

    倒排索引,英文原名Inverted index,大概因为 Invert 有颠倒的意思,就被翻译成了倒排。但是倒排这个名称很容易让人理解为从A-Z颠倒成Z-A。个人觉得翻译成反向索引更好。。。

    倒排索引是区别于正排索引(forward index)来说的。

    理论基础:首先文档是有许多的单词组成的,其中每个单词也可以在同一个文档中重复出现很多次,当然,同一个单词也可以出现在不同的文档中。

    正排索引(forward index):

    正排索引是从文档角度来找其中的单词,表示每个文档(用文档ID标识)都含有哪些单词,以及每个单词出现了多少次(词频)及其出现位置(相对于文档首部的偏移量)。所以每次搜索都是遍历所有文章。

    倒排索引(inverted index):

    倒排索引是从单词角度找文档,标识每个单词分别在那些文档中出现(文档ID),以及在各自的文档中每个单词分别出现了多少次(词频)及其出现位置(相对于该文档首部的偏移量)。

    简单记为:
    • 正排索引:文档 ---> 单词
    • 倒排索引:单词 ---> 文档

    倒排索引有着广泛的应用场景,比如搜索引擎、大规模数据库索引、文档检索、多媒体检索/信息检索领域等等。总之,倒排索引在检索领域是很重要的一种索引机制。

    倒排索引由两个部分组成

    • 单词词典
    • 倒排文件。


    倒排文件

    所有单词的倒排列表顺序的存储在磁盘的某个文件里,这个文件即被称为倒排文件,倒排文件是存储倒排索引的物理文件。

    单词词典

    单词词典是由文档集合中出现过的所有单词构成的字符串集合,单词词典内每条索引项记载单词本身的一些信息以及指向“倒排列表”的指针。
    单词词典是倒排索引中非常重要的组成部分,它是用来维护文档集合中所有单词的相关信息,同时用来记载某个单词对应的倒排列表在倒排文件中的位置信息。在支持搜索时,根据用户的查询词,去单词词典里查询,就能够获得相应的倒排列表。
    对于一个规模很大的文档集合来说,可能包含了几十万甚至上百万的不同单词,
    快速定位某个单词直接决定搜索的响应速度,所以我们需要很高效的数据结构对单词词典进行构建和查找。

    常用的数据结构包含哈希加链表和树形词典结构。

    ------------------

    搜索的过程:

    当用户输入任意的词条时,

    1. 首先对用户输入的数据进行分词,得到用户要搜索的所有词条。
    2. 然后拿着这些词条去倒排索引列表中进行匹配。找到这些词条就能找到包含这些词条的所有文档的编号。
    3. 最后根据这些编号去文档列表中找到文档

    创建倒排索引,分为以下几步:

    1. 创建文档列表:lucene首先对原始文档数据进行编号(DocID),形成列表,就是一个文档列表
    2. 创建倒排索引列表:然后对文档中数据进行分词,得到词条。对词条进行编号,以词条创建索引。然后记录下包含该词条的所有文档编号(及其它信息)。
    下面举个例子

    Elasticsearch 使用一种称为 倒排索引 的结构,它适用于快速的全文搜索。一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成,对于其中每个词,有一个包含它的文档列表。

    例如,假设我们有两个文档,每个文档的 content 域包含如下内容:
    • Doc_1:我爱北京天安门
    • Doc_2:我爱代码,代码爱我。

    为了创建倒排索引,我们首先将每个文档的 content 域拆分成单独的 词(我们称它为 词条 或 tokens),创建一个包含所有不重复词条的排序列表,然后列出每个词条出现在哪个文档。结果如下所示:

    1:分词

    Doc_1:[我][爱][北京][天安门]

    分词北京天安门
    下标1234

    Doc_2:[我][爱][代码],[代码][爱][我]。

    分词代码代码
    下标123456

    2:创建文档列表

    文档编号文档内容
    1我爱北京天安门
    2我爱代码,代码爱我

    3:创建倒排索引列表

    关键词文档号
    1,2
    1,2
    北京1
    天安门 1

    代码

    2

    通常仅知道关键词在哪些文章中出现还不够,我们还需要知道关键词在文章中出现次数和出现的位置,通常有两种位置:

    1. 字符位置,即记录该词是文章中第几个字符(优点是关键词亮显时定位快);
    2. 关键词位置,先把文章进行分词,然后记录该词是文章中第几个关键词(优点是节约索引空间、词组(phase)查询快),lucene中记录的就是这种方法。

    lucene的实现

    (ElasticSearch底层使用的lucenne)

    实现时,lucene将上面三列分别作为词典文件(Term Dictionary)、频率文件(frequencies)、位置文件 (positions)保存。其中词典文件不仅保存有每个关键词,还保留了指向频率文件和位置文件的指针,通过指针可以找到该关键字的频率信息和位置信息。   
    Lucene中使用了field的概念,用于表达信息所在位置(如标题中,文章中,url中),在建索引中,该field信息也记录在词典文件中,每个关键词都有一个field信息(因为每个关键字一定属于一个或多个field)。

    加上“出现频率”和“出现位置”信息后,我们的索引结构变为:

    现在,如果我们想搜索 “代码“,我们只需要查找包含每个词条的文档:

    关键词文章号出现频率出现位置
    1,21,21,[1,6]
    1,21,22,[2,5]
    北京113
    天安门114
    代码22[3,4]

    以“爱”这个词为例:“爱”在文章一中出现了1次,文章二中出现了2次,它的出现位置为 1和[1,6] 

    这表示什么呢?

    在文章一中出现了1次,那么 下标2 就表示“爱”在文章1中出现的位置。

    在文章二中出现了2次,那么排除文章一中出现的一次,剩下的两个位置[2,5]就表示“爱”是在文章二下标为[2,5]处。   

    以上就是lucene索引结构中最核心的部分。我们注意到关键字是按字符顺序排列的(lucene没有使用B树结构),因此lucene可以用二分搜索算法快速定位关键词。

    为什么要建立索引?

    下面我们可以通过对该索引的查询来解释一下为什么要建立索引。   

    假设要查询单词 “爱”,普通的顺序匹配算法,不建索引,对所有文章的内容进行字符串匹配,这个过程将会相当缓慢,当文章数目很大时,时间往往是无法忍受的。

    lucene先对词典二元查找、找到该词,通过指向频率文件的指针读出所有文章号,然后返回结果。词典通常非常小,因而,整个过程的时间是毫秒级的。   

    参考:

    https://www.zhihu.com/question/23202010

    https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/inverted-index.html

    https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/60604017

    http://www.cnblogs.com/zlslch/p/6440114.html

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    千次阅读 2007-08-08 14:08:00
    本来呢,这应该是不传之秘的,不信到google/baidu去搜搜看,"内容/页面/网页 抗重"看没有结果。不过我基于一个信念,那就是但凡你想得到的,google都能搜得到,如果搜不到呢,那我就把它加上,让google可以搜...
  • Lucene倒索引简述 之索引表

    千次阅读 2018-09-27 09:57:42
    Lucene倒索引的核心内容,索引表,你对这部分真的熟悉了吗?那你知道FST用什么地方吗?FST又存储了什么内容呢?什么功能呢?关于Burst-Trie,你知道Lucene是如何采用它的思想来加速Lucene搜索性能的吗?
  • 最近看我朋友圈,做SEO的同行都开始研究黑帽技术了,那么我要来说句,黑帽白帽本身都是SEO谁也离不开谁,他们本就是一家人隶属于SEO这大技术下的子嗣,只是黑帽他是富人们玩的东西,白帽是像SOLDIER一样的穷人玩...
  • 索引详解及C++实现

    千次阅读 2016-12-17 11:41:13
    1.介绍 倒索引是现代搜索引擎的核心技术之,其核心目的是将从大量文档中查找包含某些的文档集合这任务用O(1)或O(logn)的时间复杂度完成,其中n为索引中的文档数目。也就是说,利用倒索引技术,可以实现与...
  • 什么是倒索引?

    万次阅读 2018-04-17 19:57:55
    见其名知其意,索引,对应肯定,正向索引。 正向索引(forward index),反向索引(inverted index)更熟悉的名字是倒索引。 在搜索引擎中每文件都对应一个文件ID,文件内容被表示为系列关键词的...
  • redis+结巴分词做倒索引

    千次阅读 2019-03-14 21:15:23
    之前爬取过百万的歌曲,包括歌手名,歌词等,最近了解到倒索引,像es,solr这种太大,配置要求太高,对于百万的数据量有些小题大做,所以想到了redis做一个索引。 我的配置 这里说一下我的配置,后面用的...
  • spark 倒索引

    千次阅读 2015-03-04 19:11:44
    1.实例描述 输入为批文件,文件内容格式如下: Id1 The Spark …… Id2 The Hadoop ...先读取所有文件,数据项为(文档ID,文档集合)的RDD,然后将数据映射为(,文档ID)的RDD,去重,最后在reduce
  • 索引和倒索引

    2020-02-26 18:57:17
    索引为什么叫倒索引?...正索引:一个未经处理的数据库中,一般是以文档ID作为索引,以文档内容作为记录。 倒索引:Inverted index,指的是将单词或记录作为索引,将文档ID作为记录,这样便...
  • 索引的建立

    千次阅读 2015-11-04 15:51:40
    文件索引(Inverted File Index)的建立 ... ta的宣言是“不断学习--不要心慌,不要着急”。...目前主流的索引技术三种:倒文件、后缀数组和签名。后缀数组的方法虽然快,但是其维护困难,代价
  • Elasticsearch系列——(1.1)倒索引原理

    万次阅读 多人点赞 2018-08-13 16:04:41
    关于es为什么搜索快,大家应该有所了解,但是到底什么是倒索引?网上找到篇介绍通俗易懂... 在搜索引擎中每文件都对应一个文件ID,文件内容被表示为系列关键词的集合(实际上在搜索引擎索引库中,关键词也...
  • hadoop--之搜索引擎,倒索引

    千次阅读 2016-10-10 14:19:20
    搜索引擎的关键步骤就是建立倒索引,所谓倒索引一般表示为一个关键词,然后是它的频度(出现的次数),位置(出现在哪篇文章或网页中,及有关的日期,作者等信息),它相当于为互联网上千亿页网页做了一个...

空空如也

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