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google搜索原理论文（5）
lidongok |
Aug 15, 2007 3:48:57 PM
4.5.2反馈 rank函数有很多参数象type-weight和type-prox-weight。指明这些参数的正确值有点黑色艺术black art。为此，我们的搜索引擎有一个用户反馈机制。值得信任的用户可以随意地评价返回的结果。保存反馈。然后，当修改rank函数时，对比以前搜索的 rank，我们可以看到修改带来的的影响。虽然不是十全十美，但是它给出了一些思路，当rank函数改变时对搜索结果的影响。
5.执行和结果搜索结果的质量是搜索引擎最重要的度量标准。完全用户评价体系超出了本文的论述范围，对于大多数搜索，我们的经验说明Google的搜索结果比那些主要的商业搜索引擎好。作为一个应用PageRank，链接描述文字，相邻度的例子，图4给出了Google搜索bill Clinton的结果。它说明了Google的一些特点。服务器对结果进行聚类。这对过滤结果集合相当有帮助。这个查询，相当一部分结果来自 whitehouse.gov域，这正是我们所需要的。现在大多数商业搜索引擎不会返回任何来自whitehouse.gov的结果，这是相当不对的。注意第一个搜索结果没有标题。因为它不是被抓到的。Google是根据链接描述文字决定它是一个好的查询结果。同样地，第五个结果是一个Email地址，当然是不可能抓到的。也是链接描述文字的结果。所有这些结果质量都很高，最后检查没有死链接。因为它们中的大部分PageRank值较高。PageRank 百分比用红色线条表示。没有结果只含Bill没有Clinton或只含Clinton没有Bill。因为词出现的相近性非常重要。当然搜索引擎质量的真实测试包含广泛的用户学习或结果分析，此处篇幅有限，请读者自己去体验Google，http://google.stanford.edu/。 字串6
5.1存储需求除了搜索质量，Google的设计可以随着Web规模的增大而有效地增大成本。一方面有效地利用存储空间。表1列出了一些统计数字的明细表和Google存储的需求。由于压缩技术的应用知识库只需53GB的存储空间。是所有要存储数据的三分之一。按当今磁盘价格，知识库相对于有用的数据来说比较便宜。搜索引擎需要的所有数据的存储空间大约55GB。大多数查询请求只需要短反向索引。文件索引应用先进的编码和压缩技术，一个高质量的搜索引擎可以运行在7GB的新PC。
5.2系统执行搜索引擎抓网页和建立索引的效率非常重要。Google的主要操作是抓网页，索引，排序。很难测试抓全部网页需要多少时间，因为磁盘满了，域名服务器崩溃，或者其它问题导致系统停止。总的来说，大约需要9天时间下载26000000网页（包括错误）。然而，一旦系统运行顺利，速度非常快，下载最后11000000网页只需要63小时，平均每天4000000网页，每秒48.5个网页。索引器和网络爬行机器人同步运行。索引器比网络爬行机器人快。因为我们花费了大量时间优化索引器，使它不是瓶颈。这些优化包括批量更新文档索引，本地磁盘数据结构的安排。索引器每秒处理54个网页。排序器完全并行，用4台机器，排序的整个过程大概需要24小时。
5.3搜索执行改进搜索执行不是我们研究的重点。当前版本的Google可以在1到10秒间回答查询请求。时间大部分花费在NFS磁盘IO上（由于磁盘普遍比机器慢）。进一步说，Google没有做任何优化，例如查询缓冲区，常用词汇子索引，和其它常用的优化技术。我们倾向于通过分布式，硬件，软件，和算法的改进来提高Google的速度。我们的目标是每秒能处理几百个请求。表2有几个现在版本Google响应查询时间的例子。它们说明IO缓冲区对再次搜索速度的影响。 6结论 Google设计成可伸缩的搜索引擎。主要目标是在快速发展的World Wide Web上提供高质量的搜索结果。Google应用了一些技术改进搜索质量包括PageRank，链接描述文字，相邻信息。进一步说，Google是一个收集网页，建立索引，执行搜索请求的完整的体系结构。
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6.1未来的工作大型Web搜索引擎是个复杂的系统，还有很多事情要做。我们直接的目标是提高搜索效率，覆盖大约100000000个网页。一些简单的改进提高了效率包括请求缓冲区，巧妙地分配磁盘空间，子索引。另一个需要研究的领域是更新。我们必须有一个巧妙的算法来决定哪些旧网页需要重新抓取，哪些新网页需要被抓取。这个目标已经由实现了。受需求驱动，用代理cache创建搜索数据库是一个有前途的研究领域。我们计划加一些简单的已经被商业搜索引擎支持的特征，例如布尔算术符号，否定，填充。然而另外一些应用刚刚开始探索，例如相关反馈，聚类（Google现在支持简单的基于主机名的聚类）。我们还计划支持用户上下文（象用户地址），结果摘要。我们正在扩大链接结构和链接文本的应用。简单的实验证明，通过增加用户主页的权重或书签，PageRank可以个性化。对于链接文本，我们正在试验用链接周围的文本加入到链接文本。Web搜索引擎提供了丰富的研究课题。如此之多以至于我们不能在此一一列举，因此在不久的将来，我们希望所做的工作不止本节提到的。
6.2高质量搜索当今Web搜索引擎用户所面临的最大问题是搜索结果的质量。结果常常是好笑的，并且超出用户的眼界，他们常常灰心丧气浪费了宝贵的时间。例如，一个最流行的商业搜索引擎搜索“Bill Clillton”的结果是the Bill Clinton Joke of the Day: April 14, 1997。Google的设计目标是随着Web的快速发展提供高质量的搜索结果，容易找到信息。为此，Google大量应用超文本信息包括链接结构和链接文本。Google还用到了相邻性和字号信息。评价搜索引擎是困难的，我们主观地发现Google的搜索质量比当今商业搜索引擎高。通过PageRank分析链接结构使 Google能够评价网页的质量。用链接文本描述链接所指向的网页有助于搜索引擎返回相关的结果（某种程度上提高了质量）。最后，利用相邻性信息大大提高了很多搜索的相关性。
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6.3可升级的体系结构除了搜索质量，Google设计成可升级的。空间和时间必须高效，处理整个Web时固定的几个因素非常重要。实现Google系统，CPU、访存、内存容量、磁盘寻道时间、磁盘吞吐量、磁盘容量、网络IO都是瓶颈。在一些操作中，已经改进的Google克服了一些瓶颈。 Google的主要数据结构能够有效利用存储空间。进一步，网页爬行，索引，排序已经足够建立大部分web索引，共24000000个网页，用时不到一星期。我们希望能在一个月内建立100000000网页的索引。
6.4研究工具 Google不仅是高质量的搜索引擎，它还是研究工具。Google搜集的数据已经用在许多其它论文中，提交给学术会议和许多其它方式。最近的研究，例如，提出了Web查询的局限性，不需要网络就可以回答。这说明Google不仅是重要的研究工具，而且必不可少，应用广泛。我们希望Google是全世界研究者的资源，带动搜索引擎技术的更新换代。 7致谢 Scott Hassan and Alan Steremberg评价了Google的改进。他们的才智无可替代，作者由衷地感谢他们。感谢Hector Garcia-Molina, Rajeev Motwani, Jeff Ullman, and Terry Winograd和全部WebBase开发组的支持和富有深刻见解的讨论。最后感谢IBM，Intel，Sun和投资者的慷慨支持，为我们提供设备。这里所描述的研究是Stanford综合数字图书馆计划的一部分，由国家科学自然基金支持，合作协议号IRI-9411306。DARPA 。
5.执行和结果搜索结果的质量是搜索引擎最重要的度量标准。完全用户评价体系超出了本文的论述范围，对于大多数搜索，我们的经验说明Google的搜索结果比那些主要的商业搜索引擎好。作为一个应用PageRank，链接描述文字，相邻度的例子，图4给出了Google搜索bill Clinton的结果。它说明了Google的一些特点。服务器对结果进行聚类。这对过滤结果集合相当有帮助。这个查询，相当一部分结果来自 whitehouse.gov域，这正是我们所需要的。现在大多数商业搜索引擎不会返回任何来自whitehouse.gov的结果，这是相当不对的。注意第一个搜索结果没有标题。因为它不是被抓到的。Google是根据链接描述文字决定它是一个好的查询结果。同样地，第五个结果是一个Email地址，当然是不可能抓到的。也是链接描述文字的结果。所有这些结果质量都很高，最后检查没有死链接。因为它们中的大部分PageRank值较高。PageRank 百分比用红色线条表示。没有结果只含Bill没有Clinton或只含Clinton没有Bill。因为词出现的相近性非常重要。当然搜索引擎质量的真实测试包含广泛的用户学习或结果分析，此处篇幅有限，请读者自己去体验Google，http://google.stanford.edu/。 字串6
5.1存储需求除了搜索质量，Google的设计可以随着Web规模的增大而有效地增大成本。一方面有效地利用存储空间。表1列出了一些统计数字的明细表和Google存储的需求。由于压缩技术的应用知识库只需53GB的存储空间。是所有要存储数据的三分之一。按当今磁盘价格，知识库相对于有用的数据来说比较便宜。搜索引擎需要的所有数据的存储空间大约55GB。大多数查询请求只需要短反向索引。文件索引应用先进的编码和压缩技术，一个高质量的搜索引擎可以运行在7GB的新PC。
5.2系统执行搜索引擎抓网页和建立索引的效率非常重要。Google的主要操作是抓网页，索引，排序。很难测试抓全部网页需要多少时间，因为磁盘满了，域名服务器崩溃，或者其它问题导致系统停止。总的来说，大约需要9天时间下载26000000网页（包括错误）。然而，一旦系统运行顺利，速度非常快，下载最后11000000网页只需要63小时，平均每天4000000网页，每秒48.5个网页。索引器和网络爬行机器人同步运行。索引器比网络爬行机器人快。因为我们花费了大量时间优化索引器，使它不是瓶颈。这些优化包括批量更新文档索引，本地磁盘数据结构的安排。索引器每秒处理54个网页。排序器完全并行，用4台机器，排序的整个过程大概需要24小时。
5.3搜索执行改进搜索执行不是我们研究的重点。当前版本的Google可以在1到10秒间回答查询请求。时间大部分花费在NFS磁盘IO上（由于磁盘普遍比机器慢）。进一步说，Google没有做任何优化，例如查询缓冲区，常用词汇子索引，和其它常用的优化技术。我们倾向于通过分布式，硬件，软件，和算法的改进来提高Google的速度。我们的目标是每秒能处理几百个请求。表2有几个现在版本Google响应查询时间的例子。它们说明IO缓冲区对再次搜索速度的影响。 6结论 Google设计成可伸缩的搜索引擎。主要目标是在快速发展的World Wide Web上提供高质量的搜索结果。Google应用了一些技术改进搜索质量包括PageRank，链接描述文字，相邻信息。进一步说，Google是一个收集网页，建立索引，执行搜索请求的完整的体系结构。
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6.1未来的工作大型Web搜索引擎是个复杂的系统，还有很多事情要做。我们直接的目标是提高搜索效率，覆盖大约100000000个网页。一些简单的改进提高了效率包括请求缓冲区，巧妙地分配磁盘空间，子索引。另一个需要研究的领域是更新。我们必须有一个巧妙的算法来决定哪些旧网页需要重新抓取，哪些新网页需要被抓取。这个目标已经由实现了。受需求驱动，用代理cache创建搜索数据库是一个有前途的研究领域。我们计划加一些简单的已经被商业搜索引擎支持的特征，例如布尔算术符号，否定，填充。然而另外一些应用刚刚开始探索，例如相关反馈，聚类（Google现在支持简单的基于主机名的聚类）。我们还计划支持用户上下文（象用户地址），结果摘要。我们正在扩大链接结构和链接文本的应用。简单的实验证明，通过增加用户主页的权重或书签，PageRank可以个性化。对于链接文本，我们正在试验用链接周围的文本加入到链接文本。Web搜索引擎提供了丰富的研究课题。如此之多以至于我们不能在此一一列举，因此在不久的将来，我们希望所做的工作不止本节提到的。
6.2高质量搜索当今Web搜索引擎用户所面临的最大问题是搜索结果的质量。结果常常是好笑的，并且超出用户的眼界，他们常常灰心丧气浪费了宝贵的时间。例如，一个最流行的商业搜索引擎搜索“Bill Clillton”的结果是the Bill Clinton Joke of the Day: April 14, 1997。Google的设计目标是随着Web的快速发展提供高质量的搜索结果，容易找到信息。为此，Google大量应用超文本信息包括链接结构和链接文本。Google还用到了相邻性和字号信息。评价搜索引擎是困难的，我们主观地发现Google的搜索质量比当今商业搜索引擎高。通过PageRank分析链接结构使 Google能够评价网页的质量。用链接文本描述链接所指向的网页有助于搜索引擎返回相关的结果（某种程度上提高了质量）。最后，利用相邻性信息大大提高了很多搜索的相关性。
字串8
6.3可升级的体系结构除了搜索质量，Google设计成可升级的。空间和时间必须高效，处理整个Web时固定的几个因素非常重要。实现Google系统，CPU、访存、内存容量、磁盘寻道时间、磁盘吞吐量、磁盘容量、网络IO都是瓶颈。在一些操作中，已经改进的Google克服了一些瓶颈。 Google的主要数据结构能够有效利用存储空间。进一步，网页爬行，索引，排序已经足够建立大部分web索引，共24000000个网页，用时不到一星期。我们希望能在一个月内建立100000000网页的索引。
6.4研究工具 Google不仅是高质量的搜索引擎，它还是研究工具。Google搜集的数据已经用在许多其它论文中，提交给学术会议和许多其它方式。最近的研究，例如，提出了Web查询的局限性，不需要网络就可以回答。这说明Google不仅是重要的研究工具，而且必不可少，应用广泛。我们希望Google是全世界研究者的资源，带动搜索引擎技术的更新换代。 7致谢 Scott Hassan and Alan Steremberg评价了Google的改进。他们的才智无可替代，作者由衷地感谢他们。感谢Hector Garcia-Molina, Rajeev Motwani, Jeff Ullman, and Terry Winograd和全部WebBase开发组的支持和富有深刻见解的讨论。最后感谢IBM，Intel，Sun和投资者的慷慨支持，为我们提供设备。这里所描述的研究是Stanford综合数字图书馆计划的一部分，由国家科学自然基金支持，合作协议号IRI-9411306。DARPA 。
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