集體智慧型程式設計 第四章 搜尋與查詢

2022-04-19 06:26:18 字數 2791 閱讀 3350

學習目標:

1.檢索網頁

2.建立索引

3.對網頁進行搜尋

4.以多種不同方式對搜尋的結果進行排名

搜尋引擎的組成

建立搜尋引擎的首要步驟是找到一種蒐集文件的方法,之後需要為這些文件建立索引。

通常要建立一張大表,表中包含了文件及所有不同的單詞的位置資訊。文件本身不需要儲存在資料庫中,索引資訊只需簡單的儲存乙個指向文件所在的位置的引用即可,最後一步是通過查詢返回乙個經過排序的文件列表。

此處的奧妙是對結果的排列方式

下面將介紹幾種基於網頁內容的度量方法,比如單詞頻度,然後再介紹幾種基於網頁外部資訊的度量方法,如pagerank演算法,pagerank方法會考察其他網頁對當前網頁的引用情況

在最後,將建立乙個神經網路,用以對查詢結果進行排名。通過了解人們在得到搜尋結果以後都點選了哪些鏈結,神經網路會將搜尋結果和過程關聯起來。它會利用這一資訊來改變搜尋結果的排列順序

,以更好地反映人們過去的點選情況。

接下來會建立兩個類,乙個用於檢索網頁和建立資料庫,另乙個通過查詢資料庫進行全文

搜尋。

import

urllib.request as url

from bs4 import

beautifulsoup

#from urlparse import urljoin

#thon3中將urlparse併入urllib

#構造乙個單詞列表,這些單詞將被忽略

ignorewords=['

the','

of','

to','

and','

a','

in','

is','

it']

import

urllib.request as url

class

crawler:

#初始化crawler類並傳入資料庫名稱

def__init__

(self,dbname):

pass

def__del__

(self):

pass

defdbcommit(self):

pass

#輔助函式,用於獲取條目的id,並且如果條目不存在,就將其加入資料庫中

def getentryid(self,table,field,value,createnew=true):

return

none

#為每個網頁建立索引

defaddtoindex(self,url,soup):

print('

indexing %s

' %url)

#從乙個html網頁中提取文字(不帶標籤的)

defgetnextonly(self,soup):

return

none

#根據任何非空白字元進行分詞處理

defseperatewords(self,text):

return

none

#r如果url已經建過索引,則返回true

defisindexed(self,url):

return

false

#新增乙個關聯兩個王爺的鏈結

defaddlinkref(self,urlfrom,urlto,linktext):

pass

#從一小組網頁開始進行廣度優先搜尋,直至某一給定深度

#期間為網頁建立索引

def crawl(self,pages,depth=2):

for i in

range(depth):

newpages=set()

for page in

pages:

try:

c=url.urlopen(page)

print

(c)

except

:

print("

cloud not open %s

" %page)

continue

soup=beautifulsoup(c.read())

self.addtoindex(page,soup)

links=soup('a'

)

for link in

links:

if('

href'in

dict(link,attrs)):

url=urljoin(page,link['

href'])

if url.find("

'") !=-1:continue

url=url.split('

#')[0] #

去掉位置部分

#建立資料庫表

defcreateindextables(self):

pass

第四章 程式設計

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