搜索引擎的智能化

总体而言，搜索引擎面临以下挑战。

1、页面爬行需要快速且全面

互联网是一个动态的内容网络。天天，无数的页面被更新和创建，无数的用户发布内容并相互交流，要返回到很有用的内容，搜索引擎需要抓取新的页面，但是由于页面数量巨大，搜索引擎蜘蛛需要很长时间才能更新数据库中的页面一次。当搜索引擎诞生时，捕捉和更新周期通常以月为单位进行计算，这就是为什么谷歌在2003年之前每个月都有一个大的更新。

现在主流的搜索引擎已经能够在几天内更新重要的页面，并且在几小时甚至几分钟内将包括在高权重网站上的新文档。然而，这种快速的包含和更新只能局限于高权重的网站，许多页面在几个月内没有被重新爬行和更新也是很常见的。

为了返回比较好的结果，搜索引擎还必须尽可能全面地抓取一个页面，这需要解决许多技术问题，有些网站不利于搜索引擎蜘蛛爬行和爬行，如网站链接结构的缺陷、Flash、Java脚本的广泛使用，或者用户在访问该部分之前必须登录的内容，都增加了搜索引擎爬行内容的难度。

2、海量数据存储

一些大型网站在一个网站上有数百万、数千万、甚至数亿的页面，你可以想象网络上所有网站的页面加起来有多少数据，搜索引擎蜘蛛抓取页面后，还必须有效地存储这些数据，数据结构必须合理，具有很高的可扩展性，对写入和访问速度的要求也很高。

除了页面数据，搜索引擎还需要存储页面之间的链接和大量的历史数据，这是用户无法想象的。据估计，百度拥有340多万台服务器，谷歌拥有数十个数据中心和数百万台服务器，这种大规模的数据存储和访问不可避免地会面临许多技术挑战。

我们经常在搜索结果中看到排名上下波动，没有明显的原因，我们甚至可以刷新页面并查看不同的排名，有时，网站数据也会丢失，这可能与大规模数据存储和同步的技术难点有关。

3、索引处理快速、有效且可扩展

在搜索引擎对页面数据进行爬行和存储后，还需要进行索引处理，包括链接关系计算、正向索引、反向索引等。由于数据库中的页面数量庞大，执行pr等迭代计算既费时又费力，为了提供相关及时的搜索结果，只需抓取是没有用的，同时也需要做很多的索引计算，因为在任何时候都会添加新的数据和页面，所以索引处理也应该具有良好的可伸缩性。

4、快速正确的查询处理是普通用户优选能看到的搜索引擎步骤

当用户在搜索框中输入一个查询并单击“搜索”按钮时，他通常会在不到一秒钟的时间内看到搜索结果。很简单的表面处理实际上涉及非常复杂的背景处理。在很后的查询阶段，比较重要的问题是如何在不到一秒钟的时间内从数十万、数百万甚至数千万个包含搜索词的页面中快速找到比较合理、相关的页面，并根据相关度和权限进行排列。

5、判定用户意图和人工智能

应该说，搜索引擎的前四个挑战已经能够更好地解决，但是对用户意图的判定还处于初级阶段。不同的用户搜索相同的查询词，可能会查找不同的内容。例如，在搜索“苹果”时，用户是想知道苹果的果实，还是苹果电脑，还是想知道电影“苹果”的信息？或者他想听“苹果”？没有上下文，没有对用户的个人搜索习惯的理解，他就无法判定。

搜索引擎目前正在根据用户的搜索习惯、历史数据的积累和语义搜索技术来判定搜索意图、理解文档的真实含义和返回更相关的结果。

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