算法实战.搜索引擎

我会带着你远行 2022-01-30 23:09 210阅读 0赞

## 搜索引擎 ##

> 整体系统介绍

搜索引擎大致可以分为四个部分：搜集、分析、索引、查询。

*  搜集，就是我们常说的利用爬虫爬取网页。
 *  分析，主要负责网页内容抽取、分词，构建临时索引，计算 PageRank 值这几部分工作。
 *  索引，主要负责通过分析阶段得到的临时索引，构建倒排索引。
 *  查询，主要负责响应用户的请求，根据倒排索引获取相关网页，计算网页排名，返回查询结果给用户。

> 搜集

*  待爬取网页链接文件：links.bin
 *  网页判重文件：bloom\_filter.bin
 *  原始网页存储文件：doc\_raw.bin
 *  网页链接及其编号的对应文件：doc\_id.bin

爬虫在爬取网页的过程中，涉及的四个重要的文件，我就介绍完了。其中，links.bin 和 bloom\_filter.bin 这两个文件是爬虫自身所用的。另外的两个（doc\_raw.bin、doc\_id.bin）是作为搜集阶段的成果，供后面的分析、索引、查询用的。

> 分析

*  抽取网页文本信息
 *  分词并创建临时索引

经过分析阶段，我们得到了两个重要的文件。它们分别是临时索引文件（tmp\_index.bin）和单词编号文件（term\_id.bin）。

> 索引

索引阶段主要负责将分析阶段产生的临时索引，构建成倒排索引。倒排索引（ Inverted index）中记录了每个单词以及包含它的网页列表。

解决这个问题的方法有很多。考虑到临时索引文件很大，无法一次性加载到内存中，搜索引擎一般会选择使用\*\*\*多路归并排序\*\*\*的方法来实现。

经过索引阶段的处理，我们得到了两个有价值的文件，它们分别是倒排索引文件（index.bin）和记录单词编号在索引文件中的偏移位置的文件（term\_offset.bin）。

> 查询

前面三个阶段的处理，只是为了最后的查询做铺垫。因此，现在我们就要利用之前产生的几个文件，来实现最终的用户搜索功能。

*  doc\_id.bin：记录网页链接和编号之间的对应关系。
 *  term\_id.bin：记录单词和编号之间的对应关系。
 *  index.bin：倒排索引文件，记录每个单词编号以及对应包含它的网页编号列表。
 *  term\_offsert.bin：记录每个单词编号在倒排索引文件中的偏移位置。

这四个文件中，除了倒排索引文件（index.bin）比较大之外，其他的都比较小。为了方便快速查找数据，我们将其他三个文件都加载到内存中，并且组织成散列表这种数据结构。

*  当用户在搜索框中，输入某个查询文本的时候，我们先对用户输入的文本进行分词处理。假设分分词之后，我们得到 k 个单词。
 *  我们拿这 k 个单词，去 term\_id.bin 对应的散列表中，查找对应的单词编号。经过这个查询之后，我们得到了这 k 个单词对应的单词编号。
 *  我们拿这 k 个单词编号，去 term\_offset.bin 对应的散列表中，查找每个单词编号在倒排索引文件中的偏移位置。经过这个查询之后，我们得到了 k 个偏移位置。
 *  我们拿这 k 个偏移位置，去倒排索引（index.bin）中，查找 k 个单词对应的包含它的网页编号列表。经过这一步查询之后，我们得到了 k 个网页编号列表。
 *  我们针对这 k 个网页编号列表，统计每个网页编号出现的次数。具体到实现层面，我们可以借助散列表来进行统计。统计得到的结果，我们按照出现次数的多少，从小到大排序。出现次数越多，说明包含越多的用户查询单词（用户输入的搜索文本，经过分词之后的单词）。
 *  经过这一系列查询，我们就得到了一组排好序的网页编号。我们拿着网页编号，去 doc\_id.bin 文件中查找对应的网页链接，分页显示给用户就可以了。

> 搜索引擎背后的经典数据结构和算法

数据结构和算法有：图、散列表、Trie 树、布隆过滤器、单模式字符串匹配算法、AC 自动机、广度优先遍历、归并排序等。

> 搜索引擎的设计框架

之前在讲解向量空间模型的时候，我们介绍了信息检索的基础知识，而我们平时经常使用的搜索引擎，就是一种典型的信息检索系统。在讲解如何结合倒排索引和向量空间模型之前，我们先来看，常见的文本搜索引擎都由哪些模块组成。

文本搜索系统的框架通常包括 2 个重要模块：**离线的预处理**和**在线的查询**。离线预处理也就是我们通常所说的“索引”阶段，包括数据获取、文本预处理、词典和倒排索引的构建、相关性模型的数据统计等。数据的获取和相关性模型的数据统计这两步，根据不同的应用场景，必要性和处理方式有所不同。可是，文本预处理和倒排索引构建这两个步骤，无论在何种应用场景之中都是必不可少的，所以它们是离线阶段的核心。之前我们讲过，常规的文本预处理是指针对文本进行分词、移除停用词、取词干、归一化、扩充同义词和近义词等操作。

在文本的离线处理完毕后，我们来看在线的文本查询。查询一般都会使用和离线模块一样的预处理，词典也是沿用离线处理的结果。当然，也可能会出现离线处理中未曾出现过的新词，我们一般会忽略或给予非常小的权重。在此基础上，系统根据用户输入的查询条件，在倒排索引中快速检出文档，并进行相关性的计算。

不同的相关性模型，有不同的计算方式。最简单的布尔模型只需要计算若干匹配条件的交集，向量空间模型 VSM，则需要计算查询向量和待查文档向量的余弦夹角，而语言模型需要计算匹配条件的贝叶斯概率等等。

综合上述的介绍，我使用下面这张图来展示搜索引擎的框架设计。

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> 倒排索引的设计

我们之前已经把倒排索引的概念讲清楚了。不过到具体设计的时候，除了从关键词到文档这种“倒排”的关系，还有其它两个要点值得考虑：

*  第一个是倒排索引里具体存储什么内容，
 *  第二个就是多个关键词的查询结果如何取交集。

*首先我们来聊聊倒排索引里具体存放的内容。*

从倒排索引的概念，我们很容易就想到使用哈希表、尤其是**基于链式地址法的哈希表来实现倒排索引**。哈希的键（key）就是文档词典的某一个词条，值（value）就是一个链表，链表是出现这个词条的所有文档之集合，而链表的每一个结点，就表示出现过这个词条的某一篇文档。这种最简单的设计能够帮助我们判断哪些文档出现过给定的词条，因此它可以用于**布尔模型**。但是，如果我们要实现**向量空间模型**，或者是基于概率的检索模型，就需要很多额外的信息，比如词频（tf）、词频 - 逆文档频率（tf-idf）、词条出现的条件概率等等。

另外，有些搜索引擎需要返回匹配到的信息摘要（nippet），因此还需要记住词条出现的位置。这个时候，最简单的倒排索引就无法满足我们的需求了。我们要在倒排索引中加入更多的信息。每个文档列表中，存储的不仅仅是文档的 ID，还有其他额外的信息。我使用下面这张图展示了一个示例，帮助你理解这种新的设计。

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其中，ID 字段表示文档的 ID，tf 字段表示词频，tfidf 字段表示词频 - 逆文档频率，而 prob 表示这个词条在这篇文档中出现的条件概率。

*好了，下面我们来看，如何确定出现所有多个关键词的文档。*

由于倒排索引本身的特性，我们可以很快知道某一个词条对应的文档，也就是说查找出现某一个词条的所有文档是很容易的。可是，如果用户的查询包含多个关键词，那么该如何利用倒排索引，查找出现多个词条的所有文档呢？

还记得我讲解分治法时，所提到的归并排序吗？在这里，我们可以借鉴其中的**合并**步骤。假设有两个词条 a 和 b，a 对应的文档列表是 A，b 对应的文档列表是 B，而 A 和 B 这两个列表中的每一个元素都包含了文档的 ID。

首先，我们根据文档的 ID，分别**对这两个列表进行从小到大的排序**，然后依次比较两个列表的文档 ID，如果当前的两个 ID 相等，就表示这个 ID 所对应的文档同时包含了 a 和 b 两个关键词，所以是符合要求的，进行保留，然后两个列表都拿出下一个 ID 进行之后的对比。如果列表 A 的当前 ID 小于列表 B 的当前 ID，那么表明 A 中的这个 ID 一定不符合要求，跳过它，然后拿出 A 中的下一个 ID 和 B 进行比较。同样，如果是列表 B 的第一个 ID 更小，那么就跳过 B 中的这个 ID，拿出 B 中的下一个 ID 和 A 进行比较。依次类推，直到遍历完所有 A 和 B 中的 ID。

我画了张图来进一步解释这个过程。

![ba281eeeb565405d95bedcc5a908ae89.png][]

基于这种两两比较的过程，我们可以推广到比较任意多的列表。此外，在构建倒排索引的时候，我们可以事先对每个词条的文档列表进行排序，从而避免了查询时候的排序过程，达到提升搜索效率的目的。

> 向量空间和倒排索引的结合

有了倒排索引的高效查询，向量空间的实现就不难了。还记得之前我们讲解的向量空间模型吗？这个模型假设所有的对象都可以转化为向量，然后使用向量间的距离（通常是欧氏距离）或者是向量间的夹角余弦来表示两个对象之间的相似程度。

在文本搜索引擎中，我们使用向量来表示每个文档以及用户的查询，而向量的每个分量由每个词条的 tf-idf 构成，最终用户查询和文档之间的相似度或者说相关性，由文档向量和查询向量的夹角余弦确定。如果能获取这个查询和所有文档之间的相关性得分，那么我们就能对文档进行排序，返回最相关的那些。不过，当文档集合很大的时候，这个操作的复杂度会很高。你可以观察一下这个夹角余弦的公式。

![47a3eb754bc98caab86dc554b4cf7558.png][]

如果文档中词条的平均数量是 n，查询中词条的平均数量是 m，那么计算某个查询和某个文档之间的夹角余弦，时间复杂度是 O(n×m)。如果整个被索引的文档集合有 k 个文档，那么计算某个查询和所有文档之间的夹角余弦，时间复杂度就变为 O(n×m×k)。

实际上，很多文档并没有出现查询中的关键词条，所以计算出来的夹角余弦都是 0，而这些计算都是可以完全避免的，解决方案就是倒排索引。通过倒排索引，我们挑选出那些出现过查询关键词的文档，并仅仅针对这些文档进行夹角余弦的计算，那么计算量就会大大减少。

此外，我们之前设计的倒排索引也已经保存了 tf-idf 这种信息，因此可以直接利用从倒排索引中取出的 tf-idf 值计算夹角余弦公式的分子部分。至于分母部分，它包含了用户查询向量的和文档向量的 L2 范数。通常，查询向量所包含的非 0 分量很少，L2 范数计算是很快的。而每篇文档的 L2 范数，在文档没有更新的情况下是不变的，因此我们可以在索引阶段，就计算好并保持在额外的数据结构之中。

> 电商搜索的难题

*问题：*

曾经参与过一个电商的商品搜索项目。有段时间，用户时常反馈这么一个问题，那就是关键词搜索的结果非常不精准。比如搜索“牛奶”，会出现很多牛奶巧克力，甚至连牛奶色的连衣裙，都跑到搜索结果的前排了，用户体验非常差。但是，巧克力和连衣裙这种商品标题里确实存在“牛奶”的字样，如果简单地把“牛奶”字眼从巧克力和服饰等商品标题里去除，又会导致搜索“牛奶巧克力”或者“牛奶连衣裙”时无法展示相关的商品，这肯定也是不行的。

这种搜索不精确的情况十分普遍，还有很多其他的例子，比如搜索“橄榄油”的时候会返回热门的“橄榄油发膜”或“橄榄油护手霜”，搜索“手机”的时候会返回热门的“手机壳”和“手机贴膜”。另外，商品的品类也在持续增加，因此也无法通过人工运营来解决。

*原因：*

为了解决这个问题，首先我们来分析一下产生问题的主要原因。目前多数的搜索引擎实现，所采用都是类似向量空间模型的相关性模型。所以在进行相关性排序的时候，系统主要考虑的因素都是关键词的 tf-idf、文档的长短、查询的长短等因素。这种方式非常适合普通的文本检索，在各大通用搜索引擎里也被证明是行之有效的方法之一。但是，经过我们的分析，这种方式并不适合电子商务的搜索平台，主要原因包括这样几点：

*  第一点，商品的标题都非常短。电商平台上的商品描述，包含的内容太多，有时还有不少广告宣传，这些不一定是针对产品特性的信息，如果进入了索引，不仅加大了系统计算的时间和空间复杂度，还会导致较低的相关性。所以，商品的标题、名称和主要的属性成为搜索索引关注的对象，而这些内容一般短小精悍，不需要考虑其长短对于相关性衡量的影响。
 *  第二点，关键词出现的位置、词频对相关性意义不大。如上所述，正是由于商品搜索主要关注的是标题等信息浓缩的字段，因此某个关键词出现的位置、频率对于相关性的衡量影响非常小。如果考虑了这些，反而容易被别有用心的卖家利用，进行不合理的关键词搜索优化（SEO），导致最终结果的质量变差。
 *  第三点，用户的查询普遍比较短。在电商平台上，顾客无需太多的关键词就能定位大概所需，因此查询的字数多少对于相关性衡量也没有太大意义。

因此，电商的搜索系统不能局限于关键词的词频、出现位置等基础特征，更应该从其他方面来考虑。

既然最传统的向量空间模型无法很好的解决商品的搜索，那么我们应该使用什么方法进行改进呢？回到我们之前所发现的问题，实际上主要纠结在一个“分类”的问题上。例如，顾客搜索“牛奶”字眼的时候，系统需要清楚用户是期望找到饮用的牛奶，还是牛奶味的巧克力或饼干。从这个角度出发考虑，我们很容易就考虑到了，是不是可以首先对用户的查询，进行一个基于商品目录的分类呢？如果可以，那么我们就能知道把哪些分类的商品排在前面，从而提高返回商品的相关性。

说到查询的分类，我们有两种方法可以尝试。

*  第一种方法是在商品分类的数据上，运用**朴素贝叶斯模型构建分类器**。
 *  第二种方法是根据**用户的搜索行为构建分类器**。

在第一种方法中，商品分类数据和朴素贝叶斯模型是关键。电商平台通常会使用后台工具，让运营人员构建商品的类目，并在每个类目中发布相应的商品。这个商品的类目，就是我们分类所需的类别信息。由于这些商品属于哪个类目是经过人工干预和确认的，因此数据质量通常比较高。我们可以直接使用这些数据，构造朴素贝叶斯分类器。这里我们快速回顾一下朴素贝叶斯的公式。

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之前我们提到过，商品文描中噪音比较多，因此通常我们只看商品的标题和重要属性。所以，上述公式中的 f1，f2，……，fk，表示来自商品标题和属性的关键词。

相对于第一种方法，第二种方法更加巧妙。它的核心思想是观察用户在搜词后的行为，包括点击进入的详情页、把商品加入收藏或者是添加到购物车，这样我们就能知道，顾客最为关心的是哪些类目。

举个例子，当用户输入关键词“咖啡”，如果经常浏览和购买的品类是国产冲饮咖啡、进口冲饮咖啡和咖啡饮料，那么这 3 个分类就应该排在更前面，然后将其它虽然包含咖啡字眼，但是并不太相关的分类统统排在后面。需要注意的是，这种方法可以直接获取 P(C|f)，而无需通过贝叶斯理论推导。

上述这两种方法各有优劣。第一种方法的优势在有很多的人工标注作为参考，因此不愁没有可用的数据。可是分类的结果受到商品分布的影响太大。假设服饰类商品的数量很多，而且有很多服饰都用到了“牛奶”的字眼，那么根据朴素贝叶斯分类模型的计算公式，“牛奶”这个词属于服饰分类的概率还是很高。第二种方法正好相反，它的优势在于经过用户行为的反馈，我们可以很精准地定位到每个查询所期望的分类，甚至在一定程度上解决查询季节性和个性化的问题。但是这种方法过度依赖用户的使用，面临一个“冷启动”的问题，也就说在搜索系统投入使用的初期，无法收集足够的数据。

考虑到这两个方法的特点，我们可以把它们综合起来使用，最简单的就是线性加和。

P(C|query)=w1·P1(C|query)+w2·P2(C|query)

其中，P1 和 P2 分别表示根据第一种方法和第二种方法获得的概率，而权重 w1 和 w2 分别表示第一种方法和第二种方法的权重，可以根据需要设置。通常在一个搜索系统刚刚起步的时候，可以让 w1 更大。随着用户不断的使用，我们就可以让 w2 更大，让用户的参与使得系统更智能。

*解决：查询分类和搜索引擎的结合*

一旦我们可以对商品查询进行更加准确地分类，那么就可以把这个和普通的搜索引擎结合起来。我使用下面的框架图来展示整个流程。

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从这张图可以看到，我们使用商品目录打造一个初始版本的查询分类器。随着用户不断的使用这个搜索引擎，我们收集用户的行为日志，并使用这个日志改善查询的分类器，让它变得更加精准，然后再进一步优化搜索引擎的相关性。

> 以 Elasticsearch 为例，讲一下如何利用分类的结果改变搜索的排序。

Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器，是流行的企业级搜索引擎之一，目前最新版已经更新到 6.6.x。Elasticsearch 是基于 Lucene 的架构，很多要素都是一脉相承的，例如文档和字段的概念、相关性的模型、各种模式的查询等。也正是这个原因，**Elasticsearch 默认的排序也采取了类似向量空间模型的方式**。如果这种默认排序并不适用于商品搜索，那么我们要如何修改呢？

为了充分利用查询分类的结果，首先要达到这样的目标：对于给定的查询，所有命中的结果的得分都是相同的。至少有两种做法：修改默认的 Similarity 类的实现，或者是使用过滤查询（Filter Query）。

统一了基本的排序得分之后，我们就可以充分利用用户的行为数据，指导搜索引擎进行有针对性的排序改变，最终提升相关性。这里需要注意的是，由于这里排序的改变依赖于用户每次输入的关键词，因此不能在索引的阶段完成。

例如，在搜索“牛奶巧克力”的时候，理想的是将巧克力排列在前，而搜索“巧克力牛奶”的时候，理想的是将牛奶排列在前，所以不能简单地在索引阶段就利用文档提升（Document Boosting）或字段提升（Field Boosting）。

对于 Elasticsearch 而言，它有个强大的 Boost 功能，这个功能可以在查询阶段，根据某个字段的值，动态地修改命中结果的得分。假设我们有一个用户查询“米”，根据分类结果，我们知道“米”属于“大米”分类的概率为 0.85，属于“饼干”和“巧克力”分类的概率都为 0.03。根据这个分类数据，下面我使用了一段伪代码，展示了加入查询分类后的 Elasticsearch 查询。

{
      "query": {
        "bool": {
          "must": {
            "match_all": {
            }
          },
          "should": [
            {
              "match": {
                "category_name": {
                  "query": " 大米 ",
                  "boost": 0.85
                }
              }
            },
            {
              "match": {
                "category_name": {
                  "query": " 饼干 ",
                  "boost": 0.03
                }
              }
            },
            {
              "match": {
                "category_name": {
                  "query": " 巧克力 ",
                  "boost": 0.03
                }
              }
            }
          ],
          "filter": {
            "term": {"listing_title" : " 米 "}
          }
        }
      }
    }

其中最主要的部分是增加了 should 的查询，针对最主要的 3 个相关分类进行了 boost 操作。如果使用这个查询进行搜索，你就会发现属于“大米”分类的商品排到了前列，更符合用户的预期，而且这完全是在没有修改索引的前提下实现的。

[5fd4e7baf56b4ee938aa586289965571.png]: /images/20220131/bc3948cd74c04b5bbfd3b3eef82ba068.png
[b4efd06d8eb915d8f68a0ebc4fb6852d.png]: /images/20220131/e1ae8a17e18b454291214518e33a3c69.png
[ba281eeeb565405d95bedcc5a908ae89.png]: /images/20220131/623eebea5b9947109dc63bdc55a53e3f.png
[47a3eb754bc98caab86dc554b4cf7558.png]: /images/20220131/1629ddac88da4d92b5ff96874ca29a45.png
[929ef79bdb208063ad744c285e51231e.png]: /images/20220131/f28652aae6bc4c748b739ade6b2194f2.png
[1ae2bca6c15f8c53937a7d825e78cdbf.png]: /images/20220131/ec57164e5f294c40a79472ef933877a5.png