? 建立索引：當爬蟲抓取到大量網(wǎng)頁后，這些網(wǎng)頁數(shù)據(jù)是雜亂無章的，就像一個沒有整理的圖書館，難
以快速找到所需的信息。因此，需要對這些網(wǎng)頁進行分析和處理，提取其中的關鍵信息，如標題、正
文、關鍵詞等，并建立索引。索引就像是圖書館的目錄，通過它可以快速定位到包含特定關鍵詞的網(wǎng)
頁。在建立索引時，常用的數(shù)據(jù)結構是倒排索引，它將關鍵詞與包含該關鍵詞的網(wǎng)頁列表關聯(lián)起來，
大大提高了查詢的效率。
 

? 查詢處理：當用戶在搜索引擎中輸入查詢關鍵詞后，搜索引擎會根據(jù)用戶的查詢請求，在索引庫中進
行查找和匹配。首先，對用戶輸入的關鍵詞進行解析和處理，比如進行分詞、去除停用詞等操作，將其

轉(zhuǎn)化為計算機能夠理解的查詢語句。然后，利用索引快速找到與關鍵詞相關的網(wǎng)頁，并根據(jù)一定的
相關性算法對這些網(wǎng)頁進行排序，將最相關的網(wǎng)頁排在前面，最后將排序后的結果返回給用戶。
 

2.2 關鍵技術點解析
 

? 布隆過濾器：在網(wǎng)頁爬取過程中，為了避免重復抓取相同的網(wǎng)頁，需要對已經(jīng)訪問過的 URL 進行去重
。布隆過濾器就是一種非常有效的去重工具，它是一個基于概率的數(shù)據(jù)結構。布隆過濾器通過多個哈
希函數(shù)將一個 URL 映射為一個位數(shù)組中的多個位置，并將這些位置的值設為 1 。當判斷一個 URL 是否
已經(jīng)訪問過時，通過同樣的哈希函數(shù)計算其在位數(shù)組中的位置，如果這些位置的值都為 1，則認為該 
URL 可能已經(jīng)訪問過（存在一定的誤判率），否則認為該 URL 未被訪問過。布隆過濾器的優(yōu)點是空間
效率高，能夠在有限的內(nèi)存空間內(nèi)存儲大量的 URL 信息，但缺點是存在一定的誤判概率，即可能會將
未訪問過的 URL 誤判為已訪問過，但可以通過調(diào)整哈希函數(shù)的數(shù)量和位數(shù)組的大小來降低誤判率 。
 

? 分詞：對于中文文本，由于詞與詞之間沒有明顯的分隔符，因此在建立索引和查詢處理時，需要首先
進行分詞操作，將連續(xù)的文本序列切分成一個個獨立的詞語。比如，對于句子 “我喜歡 Python 編程
”，分詞后的結果可能是 “我”“喜歡”“Python”“編程”。常見的中文分詞算法有基于詞典的分
詞方法、基于統(tǒng)計的分詞方法以及基于深度學習的分詞方法等?；谠~典的分詞方法通過構建一個詞
典，將文本與詞典中的詞語進行匹配來實現(xiàn)分詞；基于統(tǒng)計的分詞方法則利用大量的文本數(shù)據(jù)，統(tǒng)計
詞語出現(xiàn)的概率和上下文信息來進行分詞；基于深度學習的分詞方法則通過神經(jīng)網(wǎng)絡模型，自動學習
文本的語義和語法信息，實現(xiàn)更準確的分詞。
 

? 倒排索引：倒排索引是搜索引擎中最重要的數(shù)據(jù)結構之一，它是實現(xiàn)快速查詢的關鍵。在傳統(tǒng)的索引
中，是按照文檔的順序來存儲關鍵詞的位置信息，而倒排索引則相反，它是以關鍵詞為索引項，記錄
每個關鍵詞在哪些文檔中出現(xiàn)過，以及在文檔中的位置等信息 。例如，假設有三個文檔，文檔 1 內(nèi)容
為 “Python 是一種強大的編程語言”，文檔 2 內(nèi)容為 “我正在學習 Python 編程”，文檔 3 內(nèi)容為 “
編程語言有很多種”。對于關鍵詞 “Python”，倒排索引中會記錄它出現(xiàn)在文檔 1、文檔 2 中；對于
關鍵詞 “編程”，會記錄它出現(xiàn)在文檔 1、文檔 2 中。當用戶查詢 “Python 編程” 時，搜索引擎可以
通過倒排索引快速找到包含這兩個關鍵詞的文檔，然后根據(jù)相關性算法對這些文檔進行排序，返回給
用戶。