《集体智慧编程》 第四章 搜索与排名 学习笔记

本章我们将学到如何检索网页、建立索引、对网页进行搜索,以及多种不同方式对搜索结果进行排名。

一.搜索引擎的组成

(一)建立搜索引擎的步骤:

  1.找到一种搜索文档的方法。

    (1)有时可能会涉及针对网页的抓取:在互联网上先从一小组网页开始,然后再根据网页内的链接逐步追踪其它网页。

    (2)而有时可能需要我们在一组固定数量的文档范围内进行搜集,这些文档可能来自于某个公司的内部网络。

  2.为文档建立索引

    通常我们需要建立一张大的表,表中包含了文档及所有不同单词的位置信息。

  3.通过查询返回一个经过排序的文档列表



  为了运行本章中的示例,我们需要建立一个Python的模块,其中包含两个类:

    一个用于检索网页和创建数据库;另一个则通过查询数据库进行全文搜索。

  首先建立一个名为searchengine.py文件,并加入crawler类和相应的方法签名,稍后我们将进一步完善该类:

二.一个简单的爬虫程序

三.建立索引

四.查询

五.基于内容的排名

六.利用外部回指链接

七.从点击行为中学习

时间: 2024-12-21 15:10:55

《集体智慧编程》 第四章 搜索与排名 学习笔记的相关文章

集体智慧编程_第二章(提供推荐)_1

前言:最近正在拜读Toby Segaran先生写的集体智慧编程,首先感谢Toby Segaran先生将知识以书本的方式传播给大家,同时也感谢莫映和王开福先生对此书的翻译,谢谢各位的不辞辛苦.首先在写随笔之前,跟各位分享一下我的编程环境:win7系统,python版本是2.7.10,开发环境我选择的是pycharm程序.本书的第一章为集体智慧导言,主要介绍的何为集体智慧和机器学习的相关概念和其局限性,以及与机器学习相关的例子和应用场景.下面开始机器学习第二章--提供推荐的相关内容. 本章主要内容:

集体智慧编程--勘误表(1-4章)

最近在工作之余的时间在阅读集体智慧编程这本书,在随书码字的过程中遇到的一些问题,就在这里记录一下: (注:下面的页码针对于英文的非影印版) chapter1 标题: 没什么说的,浏览下就好. chapter2 提供推荐: 1.书上的源码是基于python 2.x,而在3.x中print是被当作一个函数处理,所以要自己加上括号; 2.在P42利用del.icio.us提供的rss订阅源构建数据集时,这本书发布时间较长的原因,python api pydelicious的 很多接口已经发生了改变,这

集体智慧编程:第二章,推荐算法

有一个网站,允许用户对她看过的电影打分.一个可能的结果是: 用户1:{电影1=5:电影2=3:电影3=4} 用户2: 用户3: 省略其他用户. 现在网站向一个用户Jack推荐电影,最直接的方式是,找出与Jack品味最接近的人,也就需要把所有用户按照他们与jack的相似度排序. 怎么计算相似度呢? 第一种方式是向量距离,也就是常用的(x1-x2)^2+(y1-y2)^2开根号. 第二种方式是pearson相关系数,利用的是斜率,比如jack喜欢打高分(A:5,B:4)tom喜欢打低分(A:3,B:

集体智慧编程--勘误(5章~10章)

chapter5 随机优化技术: 1.randomoptimize中,返回值应为bestr 2.geneticoptimize中,mute函数应该将所有路径都返回一个编译结果,否则会在后续的dorm测试中 报出异常,应该修改为: 3.crosscount中,应该添加float类型的强制类型转换,否则得出的结果仍然有交叉线 4.drawnetwork应该保存到本地文件,之后才能打开 chapter 7 决策树建模: P167:如果使用从文件decision_tree_example.txt中加载数

集体智慧编程——决策树建模(上)

本文主要介绍一种非常流行的分类算法:决策树分类算法. 例子:一个网站上有多少用户会愿意为某些高级会员功能而支付费用. 步骤一:导入数据: 新建一个treepredict.py的问价,将下面数据写入.数据的具体信息分别是:来源网站,位置,是否读过FAQ,浏览网页数,选择服务类型. my_data=[['slashdot','USA','yes',18,'None'], ['google','France','yes',23,'Premium'], ['digg','USA','yes',24,'B

集体智慧编程中相关章节对应论文数

准备开题报告了,先要熟悉一下领域范围,<集体智慧编程>参考一下论点.简单的思路是看一下哪个话题最热门,用google学术来衡量一下论文数,虽然不够精确但是足以反应一点什么. 当然是选择最近比较热门的,同时参考一下国内的论文数目情况. 关键字 总的 2014 国内总数 2014 推荐 2,480,000 42,600 223,124 2728 协同过滤 194,000 4,350 11,239 112 聚类 2,550,000 54,600 141,003 1598 搜索与排名 2,120,00

集体智慧编程——决策树建模(下)

一.决策树的显示: 前面我们已经得到了一棵决策树,下一步也许我们该进行数的浏览了.下面这段函数就是一个以纯文本的方式显示决策树的方法,虽然输出不是很美观,但是对于显示节点不是太多的树而言,这也是一种简单的方式. def printtree(tree,indent=''): if tree.results!=None: print str(tree.results) else: print str(tree.col)+':'+str(tree.value)+'?' print indent+'T-

读书笔记:集体智慧编程(1)

概述: 协作性过滤,是一种目前广泛运用于电子商务.交友网站.在线广告等互联网领域的一项技术.其主要作用是为指定用户在广大的用户群中找到品味相同或者相似的人,从而帮助网站针对性的推荐产品给特定的用户,与此同时,用户本人也可以从一堆纷繁复杂的信息中,迅速找到自己喜欢的.感兴趣的那部分信息. 其主要有两种实现方法,一种是基于用户的(user-based),即通过分析用户间的相似性,生成最近的邻居,将邻居中“得分”最高的项目推荐给用户:另一种是基于物品的(item-based),即通过分析用户群体对物品

集体智慧编程(一)推荐系统之欧里几德距离

在网上购物,听歌,看电影的网站上,网站都会根据我们的购物记录,听歌记录或着是观看记录给我们推荐一些商品,音乐或者是电影.那这些推荐系统是怎么实现的呢?首先,推荐一个东西,得是购物者所感兴趣的,那么怎么判断购物者对该物品感兴趣呢?那么,就得根据购物者的记录来判断了,假定购物者所购买的物品都是他所感兴趣的.那么跟该购物者的物品相似的物品就是可以推荐的,这种推荐是基于相似条目的.另外,可以相似的人会大都会有相同的爱好,因此可以根据购物者的该买记录找出相似的购物者,并把相似购物者购买的物品推荐出来,这就