搜索引擎（lucene及周边） 涉及的一些算法总结

一）分词

1）正向/逆向最大匹配算法

典型：IKAnalyzer采用的是正向迭代最细粒度切分算法

IKAnalyzer源码简单分析：

http://www.cnblogs.com/huangfox/p/3282003.html

2）字典树（trieTree）

trieTree实现

http://www.cnblogs.com/huangfox/archive/2012/04/27/2474185.html

中文分词遇到的问题：

a）标准trieTree节点采用数组存储指针，如果是英文a-z用26长度的数组表示，但是中文不能用这种存储方式，节点数组长度等于中文字数。（内存撑不住！）

b）如何节点内部查询？采用数组进行二分查找，或者采用map。（ik结合了这两种方式）

具体还可以参考：

http://hxraid.iteye.com/blog/618962

3）消歧算法

4）新词识别算法（机构名、品牌名、专业名词、缩略语、网络新词等）

具体参考：

http://www.programmer.com.cn/12276/

二）索引

1）压缩算法

前缀后缀规则、差值规则

2）跳跃表

为了提高查找的性能，Lucene在很多地方采取的跳跃表的数据结构。

跳跃表(Skip List)是如图的一种数据结构，有以下几个基本特征：

• 元素是按顺序排列的，在Lucene中，或是按字典顺序排列，或是按从小到大顺序排列。
• 跳跃是有间隔的(Interval)，也即每次跳跃的元素数，间隔是事先配置好的，如图跳跃表的间隔为3。
• 跳跃表是由层次的(level)，每一层的每隔指定间隔的元素构成上一层，如图跳跃表共有2层。

节选自：http://forfuture1978.iteye.com/blog/546824

三）检索

1）文本相关性算法（tfIdf）

tfIdf的详细解释：

http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.html

lucene打分过程：

http://www.cnblogs.com/huangfox/archive/2012/07/02/2573333.html

2）字段排序过程中——优先级队列

请参考：

http://www.cnblogs.com/huangfox/archive/2012/07/11/2586232.html

相关知识：

a）堆排序

http://www.cnblogs.com/huangfox/archive/2012/06/30/2571216.html

四）扩展

1）相似检索（MoreLikeThis）

关键步骤：

a）字频统计

b）去噪（黑名单、词条长度）

c）计算词权（tfIdf）

d）构建query

F）检索

具体参考：

http://www.cnblogs.com/huangfox/archive/2012/07/05/2578179.html

2）拼写检查（SpellingChecker）

关键算法：

a）N-gram

b）编辑距离

具体参考：

http://www.cnblogs.com/huangfox/archive/2012/02/14/2350349.html

3）电商排序模型

多因子综合排序（略）

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其他

1）自动关键词的应用（牵涉到相似检索）

2）同义词、近义词的应用