Python+PHP实现基于机器学习的搜索引擎系统

r囧r小猫 2024-04-06 10:53 61阅读 0赞

## 机器学习在搜索引擎上的运用 ##

### 一、课题背景与现状 ###

近年来，随着科技研究和学术水平的快速发展，机器学习算法开始走入更多人的视野当中。自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）和计算语言学（Computational Linguistics）便是其中一个主要的分支。这个分支是一门跨学科的研究领域，它试图找出自然语言的规律，建立运算模型，最终让电脑能够像人类般分析，理解和处理自然语言。

在日常生活中，人们能接触到的与计算语言学相关性最大的产品，除了聊天机器人，就是如“百度”、“必应”、“Google”等人们耳熟能详的搜索引擎了。搜索引擎汇聚了互联网中庞大的网页数据，融合了爬虫、数据库等多种技术，以搜索引擎算法为支撑，获得网站网页资料，建立数据库并提供查询的系统，通过网络上的各种链接自动获取大量网页信息内容，并通过自然语言处理相关算法分析整理形成的。

目前，这一领域的研究方兴未艾，对自然语言的处理是现代计算机科学，包括语言学都在研究的课题，我们的项目实现了两方面的结合，联系实际需求，具有一定的理论意义和开拓性。

### 三、方案设计和实施计划 ###

#### 方案前期设计 ####

1.  利用网络爬虫（Network Spider）下载网页，通过 Python 的 BeautifulSoup 库分析网页 HTML 结构。
2.  使用 Sqlite3 进行数据存储，将生成的语料库存入数据库。
3.  通过自然语言处理相关技术分析网页关键词，制成索引备用；
4.  根据关键词和网页索引，按照相关性排序列出搜索结果；
5.  通过机器学习算法和隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）以及贝叶斯网络（Bayesian network），对搜索结果进行不断改进。

### 四、研究的主要内容 ###

在搜索引擎中，影响搜索引擎质量的因素首先是用户的点击数据，除此之外还可归纳成下面的四大类：完备的索引、对网页质量的度量、用户偏好、确定一个网页和某个查询的相关性的方法。

然而，在搜索引擎创立初期，缺乏主要数据的情况下，我们优先研究的方向，主要对完备的索引、对网页质量的度量、确定一个网页和某个查询的相关性的方法进行了详细研究。

#### 制作完备的索引 ####

在对网页的HTML进行解析之后，接下来重要的一步便是分词，良好的分词系统是完备索引的基础，在这里我们选用了开源的jieba分词系统，并对其进行了改进。

> Python 中文分词组件 "Jieba"
    >
    > 支持三种分词模式：
    >
    > 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
    >
    > 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；
    >
    > 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。
    
    
    对于校内网站的一些专有名词，我们在分词系统中进行了修改，调整了一些理工特色的词语的分类，以便在搜索时更加精确。

#### 对网页质量的度量 ####

对网页质量的度量，即PageRank算法。

“PageRank”原理是通过民主表决的方式，如果一个网页被很多其他网页所链接，说明它价值就越高。同时，因为被那些排名更高的网站所链接更说明其价值，所以还要考虑网页排名越高的网站贡献的链接权重越大。

我们的研究中，将这个计算问题转换为二维矩阵相乘的问题，用迭代的方式和数据库关联的方式解决了相关性问题。我们对此设计了两种方案：

*  初始化时，可以假定所有网站的排名都是相同的，算出第一次迭代排名，再往下继续算出几次的迭代排名。可以从理论上证明，排名值能够收敛到真实值。而且这迭代次数大概是 10 次，就能达到收敛的效果。

#### 确定一个网页和某个查询的相关性 ####

这一点相对与以上两点，理论性更强一些，我们利用隐含马尔可夫模型（Hidden Markov Model）和贝叶斯公式（Bayes’ theorem）来解决了这些问题。

当我们接受到输入词 (o1,o2,o3) 时，我们要根据这组信号推测出发送的句子 (s1,s2,s3)。用数学语言来描述，就是在已知 o1,o2,o3,…的情况下，求使得条件概率P (s1,s2,s3,…|o1,o2,o3….) 达到最大值的那个句子 (s1,s2,s3)。但是，这个概率不容易直接求出，于是我们可以间接地利用贝叶斯公式：  
(o1,o2,o3,…|s1,s2,s3….) \* P(s1,s2,s3,…)

拟合出了用户最可能的搜索结果，以此来加强搜索精度。

### 五、创新点和结论 ###

基于我们对搜索引擎的研究和搜索引擎相关算法，主要是**搜索关键词权重的科学度量TF-IDF**——词频（TF, Term Frequency）和逆文本频率指数（IDF, Inverse Document Frequency）的度量，我们设计并优化了校内搜索引擎的网页排名分数。

*  词频计算
    
     *  一个词预测主题的能力越强权重越大
     *  停止词的权重为零
 *  逆文本频率指数
    
     *  公式为 log(D/Dw)
        
        其中 D 指全部网页数，Dw 指一个关键词 w 在 Dw 个网页中出现过
    
    由此，我们的排名公式：

网页分数 =（相关关键词分数 x 0.37）+（域名权重 X 0.11）+（外链分数 X 0.25）+（内容质量分数 X 0.02）+（人工加分）-（自动或人工降分）

### 六、成果的应用前景 ###

最终，本项目在校内服务器上，基于搭建的微型开发板Rapiberry 3B和自行配置的一套网络环境，网站可通过校园网访问，网址为[https://so.defjia.top/][https_so.defjia.top]——这个网站名为“北湖之道”，取“北湖知道”的谐音，“北湖”融合北理元素，“知道”体现网站作为搜索引擎的特点，首页设计图：

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[https_so.defjia.top]: https://so.defjia.top/
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