趙冰漫

摘 要 隨著計算機系統(tǒng)性能的提高和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷進步，如何在互聯(lián)網(wǎng)這個龐大的信息資源中提供高效的搜索服務(wù)，幫助用戶在海量的數(shù)據(jù)中快速找到需要的信息是搜索引擎亟待解決的問題。通常用戶只關(guān)心返回的排在前面的結(jié)果，然而當(dāng)前搜索引擎返回的查詢結(jié)果與用戶需求的相關(guān)性并不高。于是搜索引擎的相關(guān)性設(shè)計--按照與用戶查詢的相關(guān)程度對搜索引擎的索引文檔進行排序，成為當(dāng)前研究的重點。

關(guān)鍵詞 搜索引擎 相關(guān)性 用戶查詢 索引

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A

0引言

本文對搜索引擎的相關(guān)性進行了深入的研究，主要工作歸納為以下幾點：

（1）文本搜索引擎的相關(guān)性排序模型，采用向量空間模型。

（2）文本搜索引擎數(shù)據(jù)源采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲實現(xiàn)。

（3）文本搜索引擎數(shù)據(jù)分類采用樸素貝葉斯算法。

1相關(guān)性分析與實現(xiàn)

TF-IDF：是一種常用的檢索系統(tǒng)的加權(quán)技術(shù)。

基本思想：是每個字詞的重要性隨著它在文件中出現(xiàn)的次數(shù)成正比，與在其他文件中出現(xiàn)的次數(shù)成反比。

TF：Term Frequency：關(guān)鍵詞詞頻，是指一篇文章中關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率，比如在一篇M個詞的文章中有N個該關(guān)鍵詞，則： TF=為該關(guān)鍵詞在這篇文章中的詞頻。

IDF：Inverse Document Frequency ：逆向文本頻率，是用于衡量關(guān)鍵詞權(quán)重的指數(shù)，由：IDF=log（）計算而得。

D：表示文章總數(shù)，DW：表示關(guān)鍵詞出現(xiàn)過的文章數(shù)。

2基于向量空間的余弦算法

算法步驟：預(yù)處理→文本特征項選擇→加權(quán)→生成向量空間模型后計算余弦。

（1）預(yù)處理。預(yù)處理主要是進行中文分詞和去停用詞。然后按照停用詞表中的詞語將語料中對文本內(nèi)容識別意義不大但出現(xiàn)頻率很高的詞、符號、標點、及亂碼去掉。例如：“這，的，和，會，為”等詞出現(xiàn)在任何一篇中文文本中，但是他們對這個文本所表達的意思幾乎沒有任何貢獻。使用停用詞表來剔除停用詞的過程，就是一個查詢過程，對每一個詞條，看其是否位于停用詞表中，如果是則將其從詞條串中刪除。

（2）文本特征性選擇與加權(quán)。過濾掉常用副詞、助詞等頻率高的詞之后，根據(jù)剩下詞的頻度確定若干關(guān)鍵詞。頻度計算參照TF公式。

（3）加權(quán)是針對每個關(guān)鍵詞對文本特征的體現(xiàn)效果小大不同而設(shè)置的機制，權(quán)值計算參照IDF公式。

（4）向量空間模型VSM及余弦計算。向量空間模型的基本思想是把文檔簡化為以特征項（關(guān)鍵詞）的權(quán)重為分量的N維向量表示。

假設(shè)一篇文檔中有a、b、c、d四個特征項，那么這篇文檔就可以表示為D（a，b，c，d），對于其他要與之比較的文本，也將遵從這個特征項順序。對含有n個特征項的文本而言，通常會給每個特征項賦予一定的權(quán)重表示其重要程度，即D=D（T1，W1；T2，W2；…；Tn，Wn）簡記為D=D（W1，W2，…，Wn）把他叫做文本D的權(quán)值向量表示，其中Wk是Tk的權(quán)重，1≤k≤N。

兩個文本D1和D2之間的內(nèi)容相關(guān)度SIM（D1，D2）常用向量之間夾角的余弦值表示，即

式中W1k、W2k表示文本D1和D2第k個特征項的權(quán)值，1≤k≤N。

3樸素貝葉斯算法設(shè)計與實現(xiàn)

樸素貝葉斯的思想基礎(chǔ)是：對于給出的待分類項，求解在此項出現(xiàn)的條件下各個類別出現(xiàn)的概率，哪個最大，就認為此待分類項屬于哪個類別。

文本分類在搜索引擎中屬于必備語言處理模塊，每篇文章都由成百上千個詞語組成，可以當(dāng)做個向量集W=（w1，w2，w3，…，wn），其中wi即表示其中第i個詞語。文章的分類也可以視為一個分類標記集合C=（c1，c2，c3，…，cm）。在wi出現(xiàn)的情況下，文本是文本分類C的概率，可根據(jù)貝葉斯計算，公式為：

在文本分類的角度理解貝葉斯公式為：在wi詞出現(xiàn)的情況下是否是文本類別取決于在文本分類cj情況下wi出現(xiàn)的概率，以及wi在所有詞中出現(xiàn)的概率。p（w）的意義在于如果這個詞在所有文檔中出現(xiàn)，那么用wi去判定是否是cj的概率越低，越不具備代表性。

樸素貝葉斯是一種有監(jiān)督的學(xué)習(xí)方式，可以利用伯努利模型以文件為粒度進行文本分類?？梢詺w納樸素貝葉斯大致分為數(shù)據(jù)準備、分類器訓(xùn)練及分類識別三個階段。

（1）數(shù)據(jù)準備。語料庫的準備工作階段，這個階段的任務(wù)是為樸素貝葉斯分類做必要的準備，主要工作是根據(jù)具體情況確定屬性特征，并對每個屬性特征進行適當(dāng)劃分，然后由人工對一部分待分類項進行分類，形成訓(xùn)練樣本集合。這一階段的輸入是所有待分類數(shù)據(jù)，輸出是特征屬性和訓(xùn)練樣本。這一階段是整個樸素貝葉斯分類中唯一需要人工完成的階段，其質(zhì)量對整個過程將有重要影響，分類器的質(zhì)量很大程度上是由特征屬性、特征屬性劃分及訓(xùn)練樣本質(zhì)量決定的。

（2）分類器訓(xùn)練。這個階段的任務(wù)是生成分類器，主要工作是計算每個類別在訓(xùn)練樣本中的出現(xiàn)頻率及每個特征屬性劃分對每個類別的條件概率估計，并將結(jié)果記錄。其輸入是特征屬性和訓(xùn)練樣本，輸出是分類器。這一階段是機械階段，根據(jù)前面討論的公式可以由程序自動計算完成。

（3）分類識別。這個階段的任務(wù)是使用分類器對待分類項進行分類，其輸入是分類器和待分類項，輸出是待分類項與類別的映射關(guān)系。這一階段也是機械性階段，由程序完成。

4結(jié)語

搜索引擎相關(guān)性的研究在未來還將是研究熱點，學(xué)者將會從更加全面的角度剖析相關(guān)性的影響因素，增加用戶習(xí)慣、需求等因素；檢索功能也將不斷得到補充，多媒體檢索、移動檢索等檢索技術(shù)將成為未來各個搜索引擎企業(yè)重點研究的檢索功能；同時，除了檢索效率、網(wǎng)頁相關(guān)性的評價研究外，檢索結(jié)果排序、檢索信息重復(fù)率、網(wǎng)頁死鏈或響應(yīng)時間等問題也將成為下一階段亟待研究解決的重要問題。

參考文獻

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