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        搜索引擎原理之入索引与分类

        出处:长沙美进网络  发布:03-05  浏览量: 作者:csweimin.cn
        摘要:入索引就是是分词后的入库。根据ABCD,啊哦额一等一系列term进行存放。分类是把一大堆东西A,去归类的另外几样东西B上。其实本质就是就求A们和某个B的相关性。然后这个相似性又分成布尔模型和潜在语义模型。

         

          入索引和分类是两码事

          入索引就是是分词后的入库。根据ABCD,啊哦额一等一系列term进行存放。分类是把一大堆东西A,去归类的另外几样东西B上。其实本质就是就求A们和某个B的相关性。然后这个相似性又分成布尔模型和潜在语义模型。

          布尔模型很简单,就是包含(相关)和不包含(不相关)的问题。例如你上面的说的东西。各种2元匹配然后布尔模型是有局限性的,太依赖匹配,容易找出太多或者太少的结果。

          然后接下来就是向量模型

          把文档中的term映射到向量空间中,然后每个term会有自己的权重,通过余弦求相似性。当然,上面这两个种比较好理解,然后技术实现难度也不大,搜索引擎也不可能用。接下来说说搜索引擎可能会用的(为啥是可能?因为我也不在搜索引擎工作)

          例如PLSA,LDA等基于统计学语义算法,可以用于分类,过滤,检索等方面,说实话我也搞不太清楚,大概是把文章映射到向量空间中,然后通过奇异值分解后降维进行计算。通俗点来讲,就是例如通过上说的布尔模型模型,可以知道"iphone"和"iphone4s"是同一类东西。但是通过基于统计学的语义算法,能够知道乔布斯和iphone之间是有关系的,具体资料google上查一查吧.

         

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