許恒源 袁彩虹

摘要：搜索引擎作為人們生活工作、科研等必不可少的核心工具之一，它在很大程度上影響了人們的日常生活。在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展，信息急速增長等情況下，人們需要功能更加強(qiáng)大的搜索引擎。對(duì)此，該文介紹大數(shù)據(jù)分析和搜索引擎技術(shù)相結(jié)合帶來的益處和優(yōu)勢(shì)。大數(shù)據(jù)搜索引擎技術(shù)也必然會(huì)成為搜索引擎的一個(gè)正確的發(fā)展方向，并為人們學(xué)習(xí)和生活提供更加有效的幫助。

關(guān)鍵詞：搜索引擎;大數(shù)據(jù)分析;發(fā)展趨勢(shì)

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2020）33-0041-03

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來，隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，人們無時(shí)無刻不在產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)，并且堆積新的數(shù)據(jù)，人們也可以使用已經(jīng)存在的大數(shù)據(jù)分析出新的數(shù)據(jù)，得到新的答案。搜索引擎在我們的現(xiàn)實(shí)生活中已經(jīng)成為不可缺少的一部分。如谷歌、百度、搜狗等這些搜索引擎已經(jīng)成為幫助人們解決問題查找答案的代名詞，并且已經(jīng)與人們的生活、學(xué)習(xí)和工作密不可分，無論是新聞、天氣、疾病、文獻(xiàn)或者某些名人的信息等人們想知道的信息，都可以從搜索引擎中得到答案。在兩大技術(shù)廣泛應(yīng)用的時(shí)候，將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和搜索引擎技術(shù)相結(jié)合會(huì)更有利于人們搜索自己需要的答案。本文也在此猜想的基礎(chǔ)上進(jìn)行深入探索。

1 搜索引擎

1.1搜索引擎的定義和發(fā)展歷史

搜索引擎是一種計(jì)算機(jī)程序，它是特定的搜索策略，用在文件、信息記載或數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行搜索，并且它的核心模塊一般包括爬蟲、索引、檢索和排序等。搜索引擎自身的特點(diǎn)包括信息查找和抓取的速度之快、挖掘信息的深度之深、檢索出的內(nèi)容具有多樣性和廣泛性等。

摘要搜索引擎是一種工具，它根據(jù)搜索字符串，搜索引擎返回結(jié)果，這被稱為搜索引擎結(jié)果頁（SERPs）。通常情況下，搜索引擎會(huì)得到正確的結(jié)果，并顯示最相關(guān)的結(jié)果，所以搜索引擎沒有固定的規(guī)則來顯示準(zhǔn)確的結(jié)果。

第一代搜索引擎具有的特殊要點(diǎn)是通過人工分類、存放網(wǎng)站的各種目錄，并且用戶可以通過多種方式尋找網(wǎng)站，因?yàn)樵诋?dāng)時(shí)那個(gè)互聯(lián)網(wǎng)剛剛興起的時(shí)代，那時(shí)的信息與技術(shù)和現(xiàn)在根本無法相比。代表有Yahoo。

后來隨著網(wǎng)絡(luò)上的信息量快速增加和數(shù)據(jù)的大量出現(xiàn)，第二代搜索引擎開始利用關(guān)鍵字查詢信息，基本上就是利用爬蟲技術(shù)（ Crawler）等來采集信息和索引網(wǎng)站。第二代最成功的代表就是Google。

1.2 搜索引擎的工作原理

現(xiàn)在的搜索引擎進(jìn)行工作一般都是以下幾點(diǎn)：1）搜索引擎蜘蛛訪問Web，進(jìn)行網(wǎng)頁抓取;2）對(duì)抓取來的網(wǎng)頁進(jìn)行預(yù)處理然后再建立索引;3）在搜索界面進(jìn)行查詢服務(wù)。

因?yàn)楝F(xiàn)代搜索引擎搜索信息的速度快范圍廣，并且檢索內(nèi)容廣泛，所以當(dāng)代搜索引擎技術(shù)基本上可以無條件滿足人們的各種各樣的數(shù)據(jù)類型的檢索，例如智能語言，不僅音頻映像圖片可以被檢索，甚至人類的指紋、面部特征等都可以被檢索。

1.3現(xiàn)代搜索引擎的不足之處

眾所周知，人們可以通過使用搜索引擎來獲得自己想知道的答案，但是現(xiàn)代的搜索仍然不是人們想要達(dá)到的最終目的?，F(xiàn)代搜索引擎存在的不足之處有：（1）現(xiàn)代搜索引擎無法實(shí)時(shí)檢索，對(duì)信息進(jìn)行實(shí)時(shí)更新的能力比較差，主要是現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)信息量巨大。（2）信息無法準(zhǔn)確地分類，因?yàn)樾畔⒔⑺饕龜?shù)據(jù)庫的同時(shí)，接觸到的信息量過于巨大，所以會(huì)導(dǎo)致分類不準(zhǔn)確。

因此，人們?cè)谑褂盟阉饕鏁r(shí)，為了提高搜索的效率，經(jīng)常會(huì)使用一些搜索技巧，例如在Coogle搜索中使用邏輯符號(hào)搜索就是一種老套的技術(shù)：利用雙引號(hào)（“”）查詢完全符合關(guān)鍵字串的網(wǎng)站、在關(guān)鍵詞的前面使用加號(hào)+就表明搜索結(jié)果中的網(wǎng)頁上必須有該關(guān)鍵字、在關(guān)鍵詞的前面使用減號(hào)一就表明在查詢結(jié)果中不能出現(xiàn)該關(guān)鍵詞。

通過搜索引擎優(yōu)化技術(shù)SEO（Search Engine Optimization）也是一種好的方法，可以有效地提升搜索的覆蓋面，但是它還是不能準(zhǔn)確到其中最重要的一點(diǎn)，并且不能夠通過數(shù)據(jù)來分析搜索到的結(jié)果的其他可能性。

2 將大數(shù)據(jù)的分析融入搜索引擎中

2.1 大量數(shù)據(jù)堆積

由于人們已經(jīng)到了離不開信息和數(shù)據(jù)的地步，所以大量數(shù)據(jù)開始從各個(gè)方面產(chǎn)生，并且堆積在一起。人工整理的數(shù)據(jù)主要掌握在政府部門、機(jī)關(guān)組織和一些企業(yè)手里;社交產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，例如QQ、微信等聊天數(shù)據(jù)或者是郵件、App產(chǎn)生的數(shù)據(jù);個(gè)人的云應(yīng)用產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，許多用戶現(xiàn)在已經(jīng)選擇將數(shù)據(jù)保存在云端;物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，例如水文監(jiān)測(cè)、監(jiān)控錄像等物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，每時(shí)每刻都在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在正處于大數(shù)據(jù)的時(shí)代，人們可以輕易地利用信息技術(shù)快速地了解更多的信息。例如，用戶用手機(jī)搜索某樣?xùn)|西，數(shù)據(jù)會(huì)上傳到大數(shù)據(jù)中心，數(shù)據(jù)庫會(huì)分析信息并反饋給應(yīng)用程序，系統(tǒng)就會(huì)清楚地了解到要向不同用戶推薦的內(nèi)容。

2.2 大數(shù)據(jù)對(duì)搜索的價(jià)值

2.2.1 大數(shù)據(jù)分析的用途

大數(shù)據(jù)分析基本分為可視化分析（ Analytic Visualizations）、數(shù)據(jù)挖掘算法（ Data Mining Algorithms）、預(yù)測(cè)性分析能力（Pre-dictive Analytic Capabilities）、語義引擎（Semantic Engines）、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)倉庫。

2.2.2 將兩種技術(shù)相融合的價(jià)值

根據(jù)筆者多方面查找的資料和對(duì)這兩種技術(shù)的分析發(fā)現(xiàn)，由于現(xiàn)在人們使用的搜索引擎還無法和大數(shù)據(jù)分析深度相結(jié)合，不能更直觀地展現(xiàn)給使用者，所以沒有了解過大數(shù)據(jù)分析的人使用搜索引擎是無法查得出未來事情的，只能憑借一味地猜想。因此，需要將搜索引擎更進(jìn)一步的智能化，使抓取的網(wǎng)頁和提取的數(shù)據(jù)更加的精確，由搜索引擎自我進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析并給出結(jié)果，這樣子在人們搜索時(shí)就可以得到更深入有效的答案，不需要人們自己去查找數(shù)據(jù)庫分析數(shù)據(jù)得出結(jié)論。即在現(xiàn)有搜索引擎的基礎(chǔ)上，增加對(duì)“大數(shù)據(jù)”處理和分析的能力。

3 大數(shù)據(jù)分析與搜索引擎相結(jié)合的實(shí)驗(yàn)研究

大數(shù)據(jù)分析方向是分析的一個(gè)主要環(huán)節(jié)，大致可以分為六種：可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘算法、預(yù)測(cè)性分析能力、語義引擎、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)倉庫，它們各自都是不同的方向和特點(diǎn)。在搜索引擎中，文件多是以大數(shù)據(jù)集的方式出現(xiàn)，根據(jù)多方搜索，我們發(fā)現(xiàn)通過在搜索引擎上只能查找到已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)例如過去和現(xiàn)在波士頓的房價(jià)，以及波士頓各地區(qū)犯罪次數(shù)，但根本無法分析到波士頓的房價(jià)的變化和各地的治安情況之間的關(guān)系，因此筆者翻閱瀏覽了國外的某個(gè)數(shù)據(jù)庫（ Kaggle）并找到所需要的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找到了一個(gè)506行13列的數(shù)據(jù)集，里面包括犯罪率（ CRIM： per capita crime rate bytown）、CHAS： Charles River dummy variable r_1 if tract boundsriver;0 0therwise）、LSTAT：%lower status of the population，房價(jià)（PRICE： Median value of owner-occupied homes），并使用R和MATLAB分析方法來得出各個(gè)數(shù)據(jù)之間存在的關(guān)系。在大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中，選擇了下面幾組數(shù)據(jù)以展開分析。

經(jīng)過這一系列科學(xué)并有效地分析證明了房價(jià)高的地方治安較好犯罪率也較低。

以Google開發(fā)出的軟件為例，用于數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的Google File System;簡(jiǎn)化處理數(shù)據(jù)集和創(chuàng)建大規(guī)模數(shù)據(jù)集的編程模型MapReduce;用于管理和存儲(chǔ)大規(guī)模的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的BigTable;處理分布式系統(tǒng)隊(duì)列分組并且執(zhí)行任務(wù)調(diào)度的Google Workqueue等軟件，都為搜索引擎和大數(shù)據(jù)分析兩項(xiàng)技術(shù)相結(jié)合起到很大的作用。

4 搜索引擎與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)相結(jié)合的影響

搜索引擎與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)相結(jié)合，將搜索引擎建立在知識(shí)庫、數(shù)據(jù)庫的技術(shù)上，使搜索更加的智能化，并通過對(duì)信息進(jìn)行提取和分析，精準(zhǔn)地實(shí)現(xiàn)了智能化搜索這一特點(diǎn)。

5 結(jié)論與展望

時(shí)代進(jìn)步科技發(fā)展，搜索引擎技術(shù)也一步步的從最初分類目錄導(dǎo)航進(jìn)化到海量網(wǎng)頁關(guān)聯(lián)再更新到了細(xì)粒度的知識(shí)實(shí)體抽取，從第一代進(jìn)化到第三代，搜索引擎技術(shù)變得愈來愈成熟也更加龐大，囊括的輔助性的知識(shí)內(nèi)容也越來越多，簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單的一行搜索框背后隱藏著極其復(fù)雜的機(jī)制。人們想要的是找準(zhǔn)唯一的、正確的答案，所以搜索引擎與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)相結(jié)合是未來必不可少的、更加智能的搜索技術(shù)。若想要了解清楚在這個(gè)特殊的技術(shù)背后的原理，我們?nèi)孕枰谖磥硗度氪罅康墓ぷ鞑⒄归_更加深入的研究，僅僅做幾組實(shí)驗(yàn)通過數(shù)據(jù)淺顯的證明是不夠的。我期望這一先驅(qū)性的工作可以激勵(lì)本領(lǐng)域更多的同行研究人員在此方向上開展更為相近深入的研究。讓搜索引擎將在我們以后的生活中發(fā)揮更加出色的作用，將它與我們的生活變得更加的密不可分。

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【通聯(lián)編輯：代影】

作者簡(jiǎn)介：許恒源（1999-），男，河南溫縣人，河南大學(xué)，本科，主要研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù);袁彩虹（1980-），女，河南開封人，河南大學(xué)，講師，博士，主要研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)。