郝聪SEO博客：SEO顾问咨询服务公司

Google搜索原理的论文(一)

4.3抓网页运行
    ç½‘络爬行机器人是一项具有挑战性的任务。执行的性能和可靠性甚至更重要，还有一些社会焦点。网络爬行是一项非常薄弱的应用，它需要成百上千的web服务器和各种域名服务器的参与，这些服务器不是我们系统所能控制的。为了覆盖几十亿的网页，Google拥有快速的分布式网络爬行系统。一个URL服务器给若干个网络爬行机器人（我们采用3个）提供URL列表。URL服务器和网络爬行机器人都是用Python实现的。每个网络爬行机器人可以同时打开300个链接。抓取网页必须足够快。最快时，用4个网络爬行机器人每秒可以爬行100个网页。速率达每秒600K。执行的重点是找DNS。每个网络爬行机器人有它自己的DNS cache，所以它不必每个网页都查DNS。每一百个连接都有几种不同的状态：查DNS，连接主机，发送请求，接收回答。这些因素使网络爬行机器人成为系统比较复杂的部分。它用异步IO处理事件，若干请求队列从一个网站到另一个网站不停的抓取网页。运行一个链接到500多万台服务器的网页爬行机器人，产生1千多万登陆口，导致了大量的Email和电话。因为网民众多，总有些人不知道网络爬行机器人是何物，这是他们看到的第一个网络爬行机器人。几乎每天我们都会收到这样的Email“哦，你从我们的网站看了太多的网页，你想干什么？”还有一些人不知道网络搜索机器人避免协议（the robots exclusion protocol），以为他们的网页上写着“版权所有，勿被索引”的字样就会被保护不被索引，不必说，这样的话很难被web crawler理解。因为数据量如此之大，还会遇到一些意想不到的事情。例如，我们的系统曾经企图抓一个在线游戏，结果抓到了游戏中的大量垃圾信息。解决这个问题很简单。但是我们下载了几千万网页后才发现了这个问题。因为网页和服务器的种类繁多，实际上不在大部分Internet上运行它就测试一个网页爬行机器人是不可能。总是有几百个隐含的问题发生在整个web的一个网页上，导致网络爬行机器人崩溃，或者更糟，导致不可预测的不正确的行为。能够访问大部分Internet的系统必须精力充沛并精心测试过。由于象crawler这样大型复杂的系统总是产生这样那样的问题，因此花费一些资源读这些Email，当问题发生时解决它，是有必要的。

4.4 Web索引分析
    ä»»ä½•è¿è¡Œåœ¨æ•´ä¸ªWeb上的分析器必须能够处理可能包含错误的大型集合。范围从HTML标记到标记之间几K字节的0，非ASCII字符，几百层HTML标记的嵌套，各种各样令人难以想象的错误。为了获得最大的速度，我们没有采用YACC产生上下文无关文法CFG分析器，而是采用灵活的方式产生词汇分析器，它自己配有堆栈。分析器的改进大大提高了运行速度，它的精力如此充沛完成了大量工作。把文档装入barrel建立索引—分析完一篇文档，之后把该文档装入barrel中，用内存中的hash表—字典，每个词汇被转换成一个wordID。当hash表字典中加入新的项时，笨拙地存入文件。一旦词汇被转换成wordID，它们在当前文档的出现就转换成hitlist，被写进正向barrel。索引阶段并行的主要困难是字典需要共享。
    æˆ‘们采用的方法是，基本字典中有140万个固定词汇，不在基本字典中的词汇写入日志，而不是共享字典。这种方法多个索引器可以并行工作，最后一个索引器只需处理一个较小的额外词汇日志。排序—为了建立反向索引，排序器读取每个正向barrel，以wordID排序，建立只有标题anchor hi t的反向索引barrel和全文反向索引barrel。这个过程一次只处理一个barrel，所以只需要少量暂存空间。排序阶段也是并行的，我们简单地同时运行尽可能多的排序器，不同的排序器处理不同的桶。由于barrel不适合装入主存，排序器进一步依据wordIDå’ŒdocID把它分成若干篮子，以便适合装入主存。然后排序器把每个篮子装入主存进行排序，并把它的内容写回到短反向barrel和全文反向barrel。

4.5搜索
    æœç´¢çš„目标是提供有效的高质量的搜索结果。多数大型商业搜索引擎好像在效率方面花费了很大力气。因此我们的研究以搜索质量为重点，相信我们的解决方案也可以用到那些商业系统中。
Google查询评价过程
1. 分析查询。
2. 把词汇转换成wordID。
3. 在短barrel中查找每个词汇doclist的开头。
4. 扫描doclist直到找到一篇匹配所有关键词的文档
5. 计算该文档的rank
6. 如果我们在短barrel，并且在所有doclist的末尾，开始从全文barrel的doclist的开头查找每个词，goto 第四步
7. 如果不在任何doclist的结尾，返回第四步。
8. 根据rank排序匹配文档，返回前k个。图4 Google查询评价在有限的响应时间内，一旦找到一定数量的匹配文档，搜索引擎自动执行步骤8。这意味着，返回的结果是子优化的。我们现在研究其它方法来解决这个问题。过去根据PageRank排序hit，看来能够改进这种状况。

4.5.1 Ranking系统 Google比典型搜索引擎保存了更多的web信息。每个hitlish包括位置，字号，大小写。另外，我们还考虑了链接描述文字。Rank综合所有这些信息是困难的。ranking函数设计依据是没有某个因素对rank影响重大。首先，考虑最简单的情况—单个词查询。为了单个词查询中一个文档的rank，Goole在文档的hitlist中查找该词。Google认为每个hit是几种不同类型（标题，链接描述文字anchor，URL，普通大字号文本，普通小字号文本，……）之一，每种有它自己的类型权重。类型权重建立了一个类型索引向量。Google计算hitlist中每种hit的数量。然后每个hit数转换成count-weight。Count-weight开始随hit数线性增加，很快逐渐停止，以至于hit数与此不相关。我们计算count-weight向量和type-weight向量的标量积作为文档的IR值。最后IR值结合PageRank作为文档的最后rank 对于多词查询，更复杂些。现在，多词hitlist必须同时扫描，以便关键词出现在同一文档中的权重比分别出现时高。相邻词的hit一起匹配。对每个匹配hit 的集合计算相邻度。相邻度基于hit在文档中的距离，分成10个不同的bin值，范围从短语匹配到根本不相关。不仅计算每类hit数，而且要计算每种类型的相邻度，每个类型相似度对，有一个类型相邻度权type-prox-weight。Count转换成count-weight，计算count-weight type-proc-weight的标量积作为IR值。应用某种debug mode所有这些数和矩阵与查询结果一起显示出来。这些显示有助于改进rank系统。

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
    æœç´¢ç»“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/。

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。

6.1未来的工作
    å¤§åž‹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
    å½“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。Googleçš„ 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。

6.3可升级的体系结构
    é™¤äº†æœç´¢è´¨é‡ï¼ŒGoogle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 ，NASA，Interva研究，Stanford数字图书馆计划的工业合作伙伴也为这项合作协议提供了资金，参考文献。
    Google的设计目标是可升级到10亿网页。我们的磁盘和机器大概能处理这么多网页。系统各个部分耗费的总时间是并行的和线性的。包括网页爬行机器人，索引器和排序器。扩展后我们认为大多数数据结构运行良好。然而10亿网页接近所有常用操作系统的极限（我们目前运行在Solariså’ŒLinux上）。包括主存地址，开放文件描述符的数量，网络socket和带宽，以及其它因素。我们认为当网页数量大大超过10亿网页时，会大大增加系统复杂性。 9.2集中式索引体系的可升级性随着计算机性能的提高，海量文本索引的成本比较公平。当然带宽需求高的其它应用如视频，越来越普遍。但是，与多媒体例如视频相比，文本产品的成本低，因此文本仍然普遍。

图2  Google系统的工作流程图
(注：原图来自Sergey Brin and Lawrence Page, The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual. Web Search Engine, 1998.http://www-db.stanford.edu/%7Ebackrub/Google.html)

①Google使用高速的分布式爬行器(Crawler)系统中的漫游遍历器(Googlebot)定时地遍历网页，将遍历到的网页送到存储服务器(Store Server)中。
②存储服务器使用zlib格式压缩软件将这些网页进行无损压缩处理后存入数据库Repository中。Repository获得了每个网页的完全Html代码后，对其压缩后的网页及URL进行分析，记录下网页长度、URL、URL长度和网页内容，并赋予每个网页一个文档号(docID)，以便当系统出现故障的时候，可以及时完整地进行网页的数据恢复。
③索引器(Indexer)从Repository中读取数据，以后做以下四步工作：
④(a)将读取的数据解压缩后进行分析，它将网页中每个有意义的词进行统计后，转化为关键词(wordID)的若干索引项(Hits)，生成索引项列表，该列表包括关键词、关键词的位置、关键词的大小和大小写状态等。索引项列表被存入到数据桶(Barrels)中，并生成以文档号(docID)部分排序的顺排档索引。
索引项根据其重要程度分为两种：当索引项中的关键词出现在URL、标题、锚文本(Anchor Text)和标签中时，表示该索引项比较重要，称为特殊索引项(Fancy Hits)；其余情况则称为普通索引项(Plain Hits)。在系统中每个Hit用两个字节(byte)存储结构表示：特殊索引项用1位(bit)表示大小写，用二进制代码111(占3位)表示是特殊索引项，其余12位有4位表示特殊索引项的类型(即hit是出现在URL、标题、链接结点还是标签中)，剩下8位表示hit在网页中的具体位置；普通索引项是用1位表示大小写，3位表示字体大小，其余12位表示在网页中的具体位置。
顺排档索引和Hit的存储结构如图3所示。

图3 顺排档索引和Hit的存储结构

值得注意的是，当特殊索引项来自Anchor Text时，特殊索引项用来表示位置的信息（8位）将分为两部分：4位表示Anchor Text出现的具体位置，另4位则用来与表示Anchor Text所链接网页的docID相连接，这个docID是由URL Resolver经过转化存入顺排档索引的。
(b)索引器除了对网页中有意义的词进行分析外，还分析网页的所有超文本链接，将其Anchor Text、URL指向等关键信息存入到Anchor文档库中。
(c)索引器生成一个索引词表(Lexicon)，它包括两个部分：关键词的列表和指针列表，用于倒排档文档相连接(如图3所示)。
(d)索引器还将分析过的网页编排成一个与Repository相连接的文档索引(Document Index)，并记录下网页的URL和标题，以便可以准确查找出在Repository中存储的原网页内容。而且把没有分析的网页传给URL Server，以便在下一次工作流程中进行索引分析。
⑤URL分析器（URL Resolver）读取Anchor文档中的信息，然后做⑥中的工作。
⑥(a)将其锚文本(Anchor Text)所指向的URL转换成网页的docID；(b)将该docID与原网页的docID形成“链接对”，存入Link数据库中；(c)将Anchor Text指向的网页的docID与顺排档特殊索引项Anchor Hits相连接。
⑦数据库Link记录了网页的链接关系，用来计算网页的PageRank值。
⑧文档索引(Document Index)把没有进行索引分析的网页传递给URL Server，URL Server则向Crawler提供待遍历的URL，这样，这些未被索引的网页在下一次工作流程中将被索引分析。
⑨排序器（Sorter）对数据桶(Barrels)的顺排档索引重新进行排序，生成以关键词(wordID)为索引的倒排档索引。倒排档索引结构如图4所示：

图4  å€’排档索引结构
⑩将生成的倒排档索引与先前由索引器产生的索引词表(Lexicon)相连接产生一个新的索引词表供搜索器(Searcher)使用。搜索器的功能是由网页服务器实现的，根据新产生的索引词表结合上述的文档索引(Document Index)和Link数据库计算的网页PageRank值来匹配检索。
在执行检索时，Google通常遵循以下步骤（以下所指的是单个检索词的情况）：
(1)将检索词转化成相应的wordID；
(2)利用Lexicon，检索出包含该wordID的网页的docID；
(3)根据与Lexicon相连的倒排档索引，分析各网页中的相关索引项的情况，计算各网页和检索词的匹配程度，必要时调用顺排档索引；
(4)根据各网页的匹配程度，结合根据Link产生的相应网页的PageRank情况，对检索结果进行排序；
(5)调用Document Index中的docID及其相应的URL，将排序结果生成检索结果的最终列表，提供给检索用户。
用户检索包含多个检索词的情况与以上单个检索词的情况类似：先做单个检索词的检索，然后根据检索式中检索符号的要求进行必要的布尔操作或其他操作。



最后编辑： 郝聪 编辑于2008/02/19 16:29