ElasticSearch使用一种称为倒排索引的结构,它适用于快速的全文搜索.一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成,对于其中每个词,有一个包含它的文档列表
示例:
(1)假设文档集合包含五个文档,每个文档内容如图所示,在图中最左端一栏是每个文档对应的文档编号.我们的任务就是对这个文档集合建立倒排索引
(2)中文和英文等语言不同,单词之间没有明确分隔符号,所以首先要用分词系统将文档自动切分成单词序列.这样每个文档就转换为由单词序列构成的数据流,为了系统后续处理方便,需要对每个不同的单词赋予唯一的单词编号,同时记录下哪些文档包含这个单词,在如此处理结束后,我们可以得到最简单的倒排索引的单词,第三栏即每个单词对应的倒排列表
(3)索引系统还可以记录除此之外的更多信息,下图还记载了单词频率信息(TF)即这个单词在某个文档中出现的次数,之所以要记录这个信息,是因为词频信息在搜索结果排序时,计算查询和文档相似度是很重要的一个计算因子,所以将其记录在倒排列表中,以方便后续排序时进行分值计算
(4)倒排列表中还可以记录单词在某个文档出现的位置信息
(1,<11>,1),(2,<7>,1),(3,<3,9>,2)
有了这个索引系统,搜索引擎可以很方便地响应用户的查询,比如用户输入查询词"Facebook",搜索系统查找倒排索引,从中可以读出包含这个单词的文档,这些文档就是提供给用户的搜索结果,而利用单词频率信息、文档频率信息既可以对这些候选搜索结果进行排序,计算文档和查询的相似性,按照相似性得分由高到低排序输出,此即为搜索系统的部分内部流程.
倒排索引示例:
1.The quick brown fox jumped over the lazy dog
2.Quick brown foxes leap over lazy dogs in summer
倒排索引:
| Term | Doc_1 | Doc_2 |
|---|---|---|
| Quick | X | |
| The | X | |
| brown | X | X |
| dog | X | |
| dogs | X | |
| fox | X | |
| foxes | X | |
| in | X | |
| jumped | X | |
| lazy | X | X |
| leap | X | |
| over | X | X |
| quick | X | |
| summer | X | |
| the | X |
搜索quick brown:
| Term | Doc_1 | Doc_2 |
|---|---|---|
| brown | X | X |
| quick | X | |
| Total | 2 | 1 |
计算相关度分数时,文档1的匹配度高,分数会比文档2高
相关问题:
1.Quick和quick以独立的词条出现,然而用户可能认为他们是相同的词。
2.fox和foxes非常相似,就像dog和dogs;他们相同的词根。
3.jumped和leap,尽管没有相同的词根,但他们的意思很相近。他们是同义词。
4.搜索含有Quic fox的文档是搜索不到的
使用标准化规则(normalization)
建立倒排索引的时候,会对拆分出的各个单词进行相应的处理,以提升后面搜索的时候能够搜索到相关联的文档的概率
| Term | Doc_1 | Doc_2 |
|---|---|---|
| brown | X | X |
| dog | X | X |
| fox | X | X |
| in | X | |
| jump | X | X |
| lazy | X | X |
| over | X | X |
| quick | X | X |
| summer | X | |
| the | X | X |
