我們向搜尋引擎提交乙個查詢，搜尋引擎會從先到後列出大量的結果，這些結果排序的標準是什麼呢？這個看似簡單的問題，卻是資訊檢索專家們研究的核心難題之一。
怎樣的醫生呢？假設我只有三種選擇：
a醫生，既治眼病，又治胃病；
b醫生，既治牙病，又治胃病，還治眼病；
c醫生，專治牙病。
a醫生肯定不在考慮之列。b醫生和c醫生之間，貌視更應該選擇c醫生，因為他更專注，更適合我的病情。假如再加乙個條件：b醫生經驗豐富，有二十年從醫經歷，醫術高明，而c醫生只有五年從醫經驗，這個問題就不那麼容易判斷了，是優先選擇更加專注的c醫生，還是優先選擇醫術更加高明的b醫生，的確成了乙個需要仔細權衡的問題。
至少，我們得到了乙個結論，擇醫需要考慮兩個條件：醫生的專長與病情的適配程度；醫生的醫術。大家肯定覺得這個結論理所當然，而且可以很自然地聯想到，搜尋引擎排序不也是這樣嗎，既要考慮網頁內容與使用者查詢的匹配程度，又要考慮網頁本身的質量。但是，怎麼把這兩種因素結合起來，得到乙個，而不是兩個或多個排序標準呢？假如我們把這兩種因素表示成數值，最終的排序依據是把這兩個數值加起來，還是乘起來，或是按決策樹的辦法把它們組織起來？如果是加起來，是簡單相加，還是帶權重加呢？
我們可以根據直覺和經驗，通過試錯的辦法，把這兩個因素結合起來。但更好的辦法是我們能找到乙個明確的依據，最好能跟數學這樣堅實的學科聯絡起來。說起來，依據樸素的經驗，人類在古代就能建造出高樓；但要建造出高達數百公尺的 摩天大廈，如果沒有建築力學、材料力學這樣堅實的學科作為後盾，則是非常非常困難的。同理，依據樸素的經驗構建的搜尋引擎演算法，用來處理上萬的網頁集合應該是沒問題的；但要檢索上億的網頁，則需要更為牢固的理論基礎。
求醫，病人會優先選擇診斷準確、**效果好的醫生；對於搜尋引擎來說，一般按網頁滿足使用者需求的概率從大到小排序。如果用q表示使用者給出了乙個特定的查詢，用d表示乙個特定的網頁滿足了使用者的需求，那麼排序的依據可以用乙個條件概率來表示：
p(d|q)
這個簡單的條件概率，將搜尋引擎排序演算法與概率論這門堅實的學科聯絡了起來，這就像在大海中航行的船隻裝備了指南針一樣。利用貝葉斯公式，這個條件概率可以表示為：
可以清楚地看到，搜尋引擎的排序標準，是由三個部分組成的：查詢本身的屬性p(q)；網頁本身的屬性p(d)；兩者的匹配關係p(q|d)。對於同一次查詢來說，所有網頁對應的p(q)都是一樣的，因此排序時可以不考慮，即
以求醫為例談搜尋引擎排序演算法的基礎原理
為了說明這個問題，我們來研究乙個比搜尋引擎更加古老的話題 求醫。比如，如果我牙疼，應該去看怎樣的醫生呢？假設我只有三種選擇 a醫生肯定不在考慮之列。b醫生和c醫生之間，貌視更應該選擇c醫生，因為他更專注，更適合我的病情。假如再加乙個條件 b醫生經驗豐富，有二十年從醫經歷，醫術高明，而c醫生只有五年從...
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以求醫為例談搜尋引擎排序演算法的基礎原理
以求醫為例談搜尋引擎排序演算法的基礎原理 2011 1 27 08 01 02 標籤 分類 搜尋技術 我們向搜尋引擎提交乙個查詢，搜尋引擎會從先到後列出大量的結果，這些結果排序的標準是什麼呢？這個看似簡單的問題，卻是資訊檢索專家們研究的核心難題之一。為了說明這個問題，我們來研究乙個比搜尋引擎更加古老...