在前面談到合約式廣告時沒有討論廣告檢索的問題，雖然合約式廣告也有檢索的問題，但合約式廣告一般數量非常小，只有千的級別，不需要特別的檢索技術。但在廣告網路中，比如google的廣告數在百萬級別。廣告的檢索問題有其獨特的地方，下面我們討論兩點。
1. 布林表示式檢索，2. 長query，它在上下文廣告時會用到。
index boolean expression**中的基本思想是某查詢滿足conjunction，也就滿足包含此conjunction的doc。索引維護兩層倒排關係，conjunction->docid和assignment->conjunctionid，conjunction->docid是普通的倒排索引，assigment->conjunctionid可會考慮sizeof(conjunction)，如果sizeof(conjunction)大於sizeof(query)，則無需考慮。
建立第一層index
遍歷文件dnf的conjunction，如果為新的，則分配乙個新id(從0遞增)，否則用之前分配的conjunctionid；文件分配docid（從0遞增)；寫入conjunction到doc的倒排關係，形成第一層index。
對於上步出現的新conjunction，建立第二層index
l 將conjunction切成assignment流，term為(屬性, 值)，例: age ∈切成兩個term: (age, 3), (age, 4)；state ?也切成兩個term: (state, ca), (state, ny)，?和∈體現在倒排鍊錶上
l 計算conjunction的size，將size體現在term中，最終的term的組成是(sizeof[conjunction], 屬性, 值)
l 對於size為0的conjunction，新增乙個特殊的term：z，∈
l 寫入倒排關係, term -> (conjunctionid, ∈| ?)+
下面是描述成dnf形式的廣告集合。
doc1 = (age∈^state∈)∨(state∈^gender∈)=c1∨c4
doc2 = (age∈^state∈)∨(state?)=c2∨c6
doc3 = (age∈^gender∈^state?)∨(state∈^gender∈)=c3∨c7
doc4 = (age∈)∨(state∈^gender∈)=c5∨c4
doc5 = (state?)∨(age∈)=c6∨c5
doc7 = (age∈^state∈)∨(state∈^gender∈)=c1∨c7
doc6 = (state?)∨(age∈^state∈)∨(state∈^gender∈)= c6∨c1∨c4
第一層倒排(conjunction->docid)
c1 -> doc-1, doc-6, doc-7
c2 -> doc-2
c3 -> doc-3
c4 -> doc-1, doc-4, doc-7
c5 -> doc-4, doc-5
c6 -> doc-2, doc-5, doc-7
c7 -> doc-3, doc-6
比如c1這個conjuction在doc-1，doc-6，doc-7中都有，所以c1的posting list就是這樣的，這個倒排是為了得到廣告的目的，比較簡單。
第二層倒排（assignment->conjunction），它首先按size進行劃分，0表示size=0的conjunction組成的倒排表，它裡面只有不屬於的情況，1表示conjunction只有乙個屬於的情況。以此類推。
在檢索的時候，先檢視sizeof(query)，即查詢中有幾個定向條件，僅當查詢的定向條件少於廣告的定向條件時，才會查詢廣告，否則不用查詢，這樣可以減少查詢的工作量。
傳統搜尋引擎中需需要將所有出現過以上term的文件都取出來，然後計算相關性並找到top-n，在長query和大文件集時查詢速度被巨大的計算量所限制，並且最終的效果也不會很好，top-n中n的取值如果太大會給後續計算產生很大的壓力，如果n太小可能會將一些優質的廣告丟棄了。
在個人使用wand演算法中感覺wand演算法很有效，並且很有啟發意義。前面提到過要定義文件和query的相似度函式，用這個函式來進行剪枝，剪枝的目的是使得在query很長的情況下，能夠用少的topn將優質的廣告覆蓋。我們用乙個比較簡單的函式：
公式中score就是相似度函式，d是文件，q是查詢，t是查詢和文件中都有的term，alpha是t的乙個權重，比如idf，w(t,d)是t和d的乙個權重。
wand演算法的關鍵是定義了term貢獻度的上界ub(upper bound)：
ub是指乙個term t在所有的文件d中，貢獻的最大值ub(t)。
利用ub和ub，可以進行大量的剪枝。
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