基于python构建搜索引擎系列——(六)系统展示及总结
系统展示
前几个博客已经介绍完搜索引擎的所有功能，为了实现更好的用户体验，需要一个web界面。这一部分是另一个队员做的，我这里借用他的代码。
我们利用开源的Flask Web框架搭建了展示系统，搜索引擎只需要两个界面，一个是搜索界面，另一个是展示详细新闻的页面（实际搜索引擎没有这个页面）。编写好这两个模板页面并调用前面给出的接口，得到数据，展示出来就可以。
这一部分没有太多需要讲解的算法，直接上效果图（点击图片可以查看大图）。
由于数据量不大，只有1000条新闻，所以第一页中后面几个结果相关度就不是很高了。但是经过测试，在大数据量的情况下，不论是搜索的速度、准确率、召回率以及推荐阅读的相关度，都达到了不错的效果。
总结
至此，整个新闻搜索引擎构建完毕，总体效果令人满意，不过还是有很多可以改进的地方。下面总结一下本系统的优点和不足。
优点
倒排索引存储方式。因为不同词项的倒排记录表长度一般不同，所以没办法以常规的方式存入关系型数据库。通过将一个词项的倒排记录表序列化成一个字符串再存入数据库，读取的时候通过反序列化获得相关数据，整个结构类似于邻接表的形式。
推荐阅读实现方式。利用特征提取的方法，用25个关键词表示一篇新闻，大大减小了文档词项矩阵规模，提高计算效率的同时不影响推荐新闻相关性。
借用了Reddit的热度公式，融合了时间因素。
不足
构建索引时，为了降低索引规模，提高算法速度，我们将纯数字词项过滤了，同时忽略了词项大小写。虽然索引规模下降了，但是牺牲了搜索引擎的正确率。
构建索引时，采用了jieba的精确分词模式，比如句子“我来到北京清华大学”的分词结果为“我/ 来到/ 北京/ 清华大学”，“清华大学”作为一个整体被当作一个词项，如果搜索关键词是“清华”，则该句子不能匹配，但显然这个句子和“清华”相关。所以后续可以采用结巴的搜索引擎分词模式，虽然索引规模增加了，但能提升搜索引擎的召回率。
在推荐阅读模块，虽然进行了维度约减，但是当数据量较大时（数十万条新闻），得到的文档词项矩阵也是巨大的，会远远超过现有PC的内存大小。所以可以先对新闻进行粗略的聚类，再在类内计算两两cosine相似度，得到值得推荐的新闻。
在热度公式中，虽然借用了Reddit的公式，大的方向是正确的，但是引入了参数k1k1和k2k2，而且将其简单的设置为1。如果能够由专家给出或者经过机器学习训练得到，则热度公式的效果会更好。
本文转载自：
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http://bitjoy.net/2016/01/09/introduction-to-building-a-search-engine-6
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http://bitjoy.net/2016/01/09/introduction-to-building-a-search-engine-7
参考文献
- 复合规则驱动聚焦爬虫系统的设计与实现（哈尔滨工业大学·刘强）
- 基于三层体系结构的网络搜索与信息处理系统（广东工业大学·梁继能）
- 基于JavaEE和XML的分布式信息检索系统设计与实现（山东大学·牛拥军）
- 面向特定网页的Web爬虫的设计与实现（吉林大学·马慧）
- 基于B/S结构的新闻发布系统（吉林大学·郭蕊）
- 主题网络爬虫的研究与设计（南京理工大学·朱良峰）
- 基于三层体系结构的网络搜索与信息处理系统（广东工业大学·梁继能）
- 沈阳地铁门户搜索引擎的设计与实现（东北大学·张森）
- 分布式网络爬虫在农产品搜索系统中的应用与研究（南昌大学·袁龙涛）
- 面向特定网页的Web爬虫的设计与实现（吉林大学·马慧）
- 面向特定网页的Web爬虫的设计与实现（吉林大学·马慧）
- 复合规则驱动聚焦爬虫系统的设计与实现（哈尔滨工业大学·刘强）
- 面向特定网页的Web爬虫的设计与实现（吉林大学·马慧）
- 基于Java技术的搜索引擎研究与实现（西南交通大学·何世林）
- 基于J2EE的多语种元搜索引擎的研究与实现（电子科技大学·冯刚）
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