本篇內容主要講解“搜索引擎的倒排索引是什么”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“搜索引擎的倒排索引是什么”吧!

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什么是倒排索引？

見其名知其意，有倒排索引，對應肯定，有正向索引。

 正向索引（forward index），反向索引（inverted index）更熟悉的名字是倒排索引。
 在搜索引擎中每個文件都對應一個文件ID，文件內容被表示為一系列關鍵詞的集合（實際上在搜索引擎索引庫中，關鍵詞也已經(jīng)轉換為關鍵詞ID）。例如“文檔1”經(jīng)過分詞，提取了20個關鍵詞，每個關鍵詞都會記錄它在文檔中的出現(xiàn)次數(shù)和出現(xiàn)位置。
 得到正向索引的結構如下：
   “文檔1”的ID > 單詞1：出現(xiàn)次數(shù)，出現(xiàn)位置列表；單詞2：出現(xiàn)次數(shù)，出現(xiàn)位置列表；…………。
   “文檔2”的ID > 此文檔出現(xiàn)的關鍵詞列表。

一般是通過key，去找value。

  當用戶在主頁上搜索關鍵詞“華為手機”時，假設只存在正向索引（forward index），那么就需要掃描索引庫中的所有文檔，找出所有包含關鍵詞“華為手機”的文檔，再根據(jù)打分模型進行打分，排出名次后呈現(xiàn)給用戶。因為互聯(lián)網(wǎng)上收錄在搜索引擎中的文檔的數(shù)目是個天文數(shù)字，這樣的索引結構根本無法滿足實時返回排名結果的要求。
   所以，搜索引擎會將正向索引重新構建為倒排索引，即把文件ID對應到關鍵詞的映射轉換為關鍵詞到文件ID的映射，每個關鍵詞都對應著一系列的文件，這些文件中都出現(xiàn)這個關鍵詞。
   得到倒排索引的結構如下：
   “關鍵詞1”：“文檔1”的ID，“文檔2”的ID，…………。
   “關鍵詞2”：帶有此關鍵詞的文檔ID列表。

從詞的關鍵字，去找文檔。

1.單詞——文檔矩陣

  單詞-文檔矩陣是表達兩者之間所具有的一種包含關系的概念模型，圖1展示了其含義。圖3-1的每列代表一個文檔，每行代表一個單詞，打對勾的位置代表包含關系。

 　　　　　　　　　　　　　　　　圖1 單詞-文檔矩陣

 從縱向即文檔這個維度來看，每列代表文檔包含了哪些單詞，比如文檔1包含了詞匯1和詞匯4，而不包含其它單詞。從橫向即單詞這個維度來看，每行代表了哪些文檔包含了某個單詞。比如對于詞匯1來說，文檔1和文檔4中出現(xiàn)過單詞1，而其它文檔不包含詞匯1。矩陣中其它的行列也可作此種解讀。
搜索引擎的索引其實就是實現(xiàn)“單詞-文檔矩陣”的具體[數(shù)據(jù)結構](http://lib.csdn.net/base/datastructure "算法與數(shù)據(jù)結構知識庫")?？梢杂胁煌姆绞絹韺崿F(xiàn)上述概念模型，比如“倒排索引”、“簽名文件”、“后綴樹”等方式。但是各項實驗數(shù)據(jù)表明，“倒排索引”是實現(xiàn)單詞到文檔映射關系的最佳實現(xiàn)方式，所以本博文主要介紹“倒排索引”的技術細節(jié)。

2.倒排索引基本概念

   文檔(Document)：一般搜索引擎的處理對象是互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁，而文檔這個概念要更寬泛些，代表以文本形式存在的存儲對象，相比網(wǎng)頁來說，涵蓋更多種形式，比如Word，PDF，html，XML等不同格式的文件都可以稱之為文檔。再比如一封郵件，一條短信，一條微博也可以稱之為文檔。在本書后續(xù)內容，很多情況下會使用文檔來表征文本信息。
   文檔集合(Document Collection)：由若干文檔構成的集合稱之為文檔集合。比如海量的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁或者說大量的電子郵件都是文檔集合的具體例子。
   文檔編號(Document ID)：在搜索引擎內部，會將文檔集合內每個文檔賦予一個唯一的內部編號，以此編號來作為這個文檔的唯一標識，這樣方便內部處理，每個文檔的內部編號即稱之為“文檔編號”，后文有時會用DocID來便捷地代表文檔編號。
   單詞編號(Word ID)：與文檔編號類似，搜索引擎內部以唯一的編號來表征某個單詞，單詞編號可以作為某個單詞的唯一表征。
   倒排索引(Inverted Index)：倒排索引是實現(xiàn)“單詞-文檔矩陣”的一種具體存儲形式，通過倒排索引，可以根據(jù)單詞快速獲取包含這個單詞的文檔列表。倒排索引主要由兩個部分組成：“單詞詞典”和“倒排文件”。
   單詞詞典(Lexicon)：搜索引擎的通常索引單位是單詞，單詞詞典是由文檔集合中出現(xiàn)過的所有單詞構成的字符串集合，單詞詞典內每條索引項記載單詞本身的一些信息以及指向“倒排列表”的指針。
   倒排列表(PostingList)：倒排列表記載了出現(xiàn)過某個單詞的所有文檔的文檔列表及單詞在該文檔中出現(xiàn)的位置信息，每條記錄稱為一個倒排項(Posting)。根據(jù)倒排列表，即可獲知哪些文檔包含某個單詞。
   倒排文件(Inverted File)：所有單詞的倒排列表往往順序地存儲在磁盤的某個文件里，這個文件即被稱之為倒排文件，倒排文件是存儲倒排索引的物理文件。
 關于這些概念之間的關系，通過圖2可以比較清晰的看出來。

3.倒排索引簡單實例

  倒排索引從邏輯結構和基本思路上來講非常簡單。下面我們通過具體實例來進行說明，使得讀者能夠對倒排索引有一個宏觀而直接的感受。
  假設文檔集合包含五個文檔，每個文檔內容如圖3所示，在圖中最左端一欄是每個文檔對應的文檔編號。我們的任務就是對這個文檔集合建立倒排索引。

　　　　　　　　　　　　　　　圖3   文檔集合

中文和英文等語言不同，單詞之間沒有明確分隔符號，所以首先要用分詞系統(tǒng)將文檔自動切分成單詞序列。這樣每個文檔就轉換為由單詞序列構成的數(shù)據(jù)流，為了系統(tǒng)后續(xù)處理方便，需要對每個不同的單詞賦予唯一的單詞編號，同時記錄下哪些文檔包含這個單詞，在如此處理結束后，我們可以得到最簡單的倒排索引（參考圖3-4）。在圖4中，“單詞ID”一欄記錄了每個單詞的單詞編號，第二欄是對應的單詞，第三欄即每個單詞對應的倒排列表。比如單詞“谷歌”，其單詞編號為1，倒排列表為{1,2,3,4,5}，說明文檔集合中每個文檔都包含了這個單詞。

　　　　　　　　　　　　　　　　　圖4   簡單的倒排索引

之所以說圖4所示倒排索引是最簡單的，是因為這個索引系統(tǒng)只記載了哪些文檔包含某個單詞，而事實上，索引系統(tǒng)還可以記錄除此之外的更多信息。圖5是一個相對復雜些的倒排索引，與圖4的基本索引系統(tǒng)比，在單詞對應的倒排列表中不僅記錄了文檔編號，還記載了單詞頻率信息（TF），即這個單詞在某個文檔中的出現(xiàn)次數(shù)，之所以要記錄這個信息，是因為詞頻信息在搜索結果排序時，計算查詢和文檔相似度是很重要的一個計算因子，所以將其記錄在倒排列表中，以方便后續(xù)排序時進行分值計算。在圖5的例子里，單詞“創(chuàng)始人”的單詞編號為7，對應的倒排列表內容為：（3:1），其中的3代表文檔編號為3的文檔包含這個單詞，數(shù)字1代表詞頻信息，即這個單詞在3號文檔中只出現(xiàn)過1次，其它單詞對應的倒排列表所代表含義與此相同。

　　　　　　　　　　　　　　　　　圖 5 帶有單詞頻率信息的倒排索引

實用的倒排索引還可以記載更多的信息，圖6所示索引系統(tǒng)除了記錄文檔編號和單詞頻率信息外，額外記載了兩類信息，即每個單詞對應的“文檔頻率信息”（對應圖6的第三欄）以及在倒排列表中記錄單詞在某個文檔出現(xiàn)的位置信息。

　　　　　　　　　　　圖6   帶有單詞頻率、文檔頻率和出現(xiàn)位置信息的倒排索引

“文檔頻率信息”代表了在文檔集合中有多少個文檔包含某個單詞，之所以要記錄這個信息，其原因與單詞頻率信息一樣，這個信息在搜索結果排序計算中是非常重要的一個因子。而單詞在某個文檔中出現(xiàn)的位置信息并非索引系統(tǒng)一定要記錄的，在實際的索引系統(tǒng)里可以包含，也可以選擇不包含這個信息，之所以如此，因為這個信息對于搜索系統(tǒng)來說并非必需的，位置信息只有在支持“短語查詢”的時候才能夠派上用場。

 以單詞“拉斯”為例，其單詞編號為8，文檔頻率為2，代表整個文檔集合中有兩個文檔包含這個單詞，對應的倒排列表為：{(3;1;<4>)，(5;1;<4>)},其含義為在文檔3和文檔5出現(xiàn)過這個單詞，單詞頻率都為1，單詞“拉斯”在兩個文檔中的出現(xiàn)位置都是4，即文檔中第四個單詞是“拉斯”。
 圖6所示倒排索引已經(jīng)是一個非常完備的索引系統(tǒng)，實際搜索系統(tǒng)的索引結構基本如此，區(qū)別無非是采取哪些具體的數(shù)據(jù)結構來實現(xiàn)上述邏輯結構。
 有了這個索引系統(tǒng)，搜索引擎可以很方便地響應用戶的查詢，比如用戶輸入查詢詞“Facebook”，搜索系統(tǒng)查找倒排索引，從中可以讀出包含這個單詞的文檔，這些文檔就是提供給用戶的搜索結果，而利用單詞頻率信息、文檔頻率信息即可以對這些候選搜索結果進行排序，計算文檔和查詢的相似性，按照相似性得分由高到低排序輸出，此即為搜索系統(tǒng)的部分內部流程，具體實現(xiàn)方案本書第五章會做詳細描述。

4. 單詞詞典

單詞詞典是倒排索引中非常重要的組成部分，它用來維護文檔集合中出現(xiàn)過的所有單詞的相關信息，同時用來記載某個單詞對應的倒排列表在倒排文件中的位置信息。在支持搜索時，根據(jù)用戶的查詢詞，去單詞詞典里查詢，就能夠獲得相應的倒排列表，并以此作為后續(xù)排序的基礎。
      對于一個規(guī)模很大的文檔集合來說，可能包含幾十萬甚至上百萬的不同單詞，能否快速定位某個單詞，這直接影響搜索時的響應速度，所以需要高效的數(shù)據(jù)結構來對單詞詞典進行構建和查找，常用的數(shù)據(jù)結構包括哈希加鏈表結構和樹形詞典結構。
4.1   哈希加鏈表
      圖7是這種詞典結構的示意圖。這種詞典結構主要由兩個部分構成：

    主體部分是哈希表，每個哈希表項保存一個指針，指針指向沖突鏈表，在沖突鏈表里，相同哈希值的單詞形成鏈表結構。之所以會有沖突鏈表，是因為兩個不同單詞獲得相同的哈希值，如果是這樣，在哈希方法里被稱做是一次沖突，可以將相同哈希值的單詞存儲在鏈表里，以供后續(xù)查找。

在建立索引的過程中，詞典結構也會相應地被構建出來。比如在解析一個新文檔的時候，對于某個在文檔中出現(xiàn)的單詞T，首先利用哈希函數(shù)獲得其哈希值，之后根據(jù)哈希值對應的哈希表項讀取其中保存的指針，就找到了對應的沖突鏈表。如果沖突鏈表里已經(jīng)存在這個單詞，說明單詞在之前解析的文檔里已經(jīng)出現(xiàn)過。如果在沖突鏈表里沒有發(fā)現(xiàn)這個單詞，說明該單詞是首次碰到，則將其加入沖突鏈表里。通過這種方式，當文檔集合內所有文檔解析完畢時，相應的詞典結構也就建立起來了。

   在響應用戶查詢請求時，其過程與建立詞典類似，不同點在于即使詞典里沒出現(xiàn)過某個單詞，也不會添加到詞典內。以圖7為例，假設用戶輸入的查詢請求為單詞3，對這個單詞進行哈希，定位到哈希表內的2號槽，從其保留的指針可以獲得沖突鏈表，依次將單詞3和沖突鏈表內的單詞比較，發(fā)現(xiàn)單詞3在沖突鏈表內，于是找到這個單詞，之后可以讀出這個單詞對應的倒排列表來進行后續(xù)的工作，如果沒有找到這個單詞，說明文檔集合內沒有任何文檔包含單詞，則搜索結果為空。

4.2   樹形結構
      B樹（或者B+樹）是另外一種高效查找結構，圖8是一個 B樹結構示意圖。B樹與哈希方式查找不同，需要字典項能夠按照大小排序（數(shù)字或者字符序），而哈希方式則無須數(shù)據(jù)滿足此項要求。
      B樹形成了層級查找結構，中間節(jié)點用于指出一定順序范圍的詞典項目存儲在哪個子樹中，起到根據(jù)詞典項比較大小進行導航的作用，最底層的葉子節(jié)點存儲單詞的地址信息，根據(jù)這個地址就可以提取出單詞字符串。

　　　　　　　　　　　　　　　圖8   B樹查找結構

總結

單詞ID：記錄每個單詞的單詞編號；
單詞：對應的單詞；
文檔頻率：代表文檔集合中有多少個文檔包含某個單詞
倒排列表：包含單詞ID及其他必要信息
DocId：單詞出現(xiàn)的文檔id
TF：單詞在某個文檔中出現(xiàn)的次數(shù)
POS：單詞在文檔中出現(xiàn)的位置
    以單詞“加盟”為例，其單詞編號為6，文檔頻率為3，代表整個文檔集合中有三個文檔包含這個單詞，對應的倒排列表為{(2;1;<4>),(3;1;<7>),(5;1;<5>)}，含義是在文檔2，3，5出現(xiàn)過這個單詞，在每個文檔的出現(xiàn)過1次，單詞“加盟”在第一個文檔的POS是4，即文檔的第四個單詞是“加盟”，其他的類似。
這個倒排索引已經(jīng)是一個非常完備的索引系統(tǒng)，實際搜索系統(tǒng)的索引結構基本如此。

到此，相信大家對“搜索引擎的倒排索引是什么”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續(xù)學習！