(1)把用戶提交的搜索詞分成詞A和詞B。
(2)同時使用詞A和詞B在索引庫中進行檢索,并提出所有包含詞A或者詞B的文件,組成文件集合L。
(3)在文件集合L中把同時包含詞A和詞B的文件優先提出來組成文件集合M排在前面,把只包含詞A或詞B的文件排在后面。
(4)繼續對文件集合M進行分析,把完全包含用戶搜索詞的文檔提出來組成文件集合N,并排在前面,把內容中沒有完全匹配搜索詞的文件排在后面。
(5)再根據搜索詞在網頁中出現的次數、位置、密度和形式等對文件集合N中的文件進行排序。
(6)搜索引擎還會分析文件的外鏈數量、質量和錨文本,根據錨文本輔助分析文件和關鍵詞的相關度、外鏈的數量和質量來確定文件的重要程度,以進行排序調整。
以上只是簡單模擬搜索引擎的檢索排序過程,為了描述方便,引入了“文件集合”。在整個檢索和排名過程中,關鍵詞匹配程度、密度、頻率、位置、形式和外鏈情況會應用到所有文件上,而不僅僅是上文所提到的文件集合上。由以上檢索排序模擬過程可以看出,搜索引擎判定一個網頁或者文件與搜索詞的相關度,主要根據文件中關鍵詞出現的頻率(次數)、密度(占全部內容的比例)、很終分詞后關鍵詞之間的距離(是否完全匹配)、位置和形式(是否在標題、內容比較靠前的位置以及是否黑體、變色、H標簽等突出顯示)、文件外鏈錨文本(是否和內容有統一的文本描述)等,外鏈的數量和質量并不是判定內容相關性的因素,只是判定文件重要程度、內容質量或可信任程度的標準。
同時在關鍵詞匹配中,搜索引擎為了使返回的結果都是用戶真正需要的,會分析判定搜索詞分詞后的詞語,哪些是用戶主要關心的,哪些是次
要關心的。比如,搜索引擎會弱化搜索詞中的常用或者意義不大的定
語,在百度搜索“我們的航母”,搜索結果中前幾頁的網頁內容都會完全匹配“我們的航母”這個關鍵詞。多向后翻幾頁,當沒有能完全匹配該搜索詞的網頁時,會明顯感覺到后面的網頁都是以“航母”為主要關鍵詞的。


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