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SEO搜索引擎排序算法的基础原理

SEO搜索引擎排序算法的基础原理

我们向搜索引擎提交一个查询,搜索引擎会从先到后列出大量的结果,这些结果排序的标准是什么呢?这个看似简单的问题,却是信息检索专家们研究的核心难题之一。

  为了说明这个问题,我们来研究一个比搜索引擎更加古老的话题:求医。比如,如果我牙疼,应该去看怎样的医生呢?假设我只有三种选择:

1. A医生,既治眼病,又治胃病;

2. B医生,既治牙病,又治胃病,还治眼病;

3. C医生,专治牙病。

  A医生肯定不在考虑之列。B医生和C医生之间,貌视更应该选择C医生,因为他更专注,更适合我的病情。假如再加一个条件:B医生经验丰富,有二十年从医经历,医术高明,而C医生只有五年从医经验,这个问题就不那么容易判断了,是优先选择更加专注的C医生,还是优先选择医术更加高明的B医生,的确成了一个需要仔细权衡的问题。

  至少,我们得到了一个结论,择医需要考虑两个条件:医生的专长与病情的适配程度;医生的医术。大家肯定觉得这个结论理所当然,而且可以很自然地联想到,搜索引擎排序不也是这样吗,既要考虑网页内容与用户查询的匹配程度,又要考虑网页本身的质量。但是,怎么把这两种因素结合起来,得到一个,而不是两个或多个排序标准呢?假如我们把这两种因素表示成数值,最终的排序依据是把这两个数值加起来,还是乘起来,或是按决策树的办法把它们组织起来?如果是加起来,是简单相加,还是带权重加呢?

  我们可以根据直觉和经验,通过试错的办法,把这两个因素结合起来。但更好的办法是我们能找到一个明确的依据,最好能跟数学这样坚实的学科联系起来。说起来,依据朴素的经验,人类在古代就能建造出高楼;但要建造出高达数百米的摩天大厦,如果没有建筑力学、材料力学这样坚实的学科作为后盾,则是非常非常困难的。同理,依据朴素的经验构建的搜索引擎算法,用来处理上万的网页集合应该是没问题的;但要检索上亿的网页,则需要更为牢固的理论基础。

  求医,病人会优先选择诊断准确、治疗效果好的医生;对于搜索引擎来说,一般按网页满足用户需求的概率从大到小排序。如果用q 表示用户给出了一个特定的查询,用d表示一个特定的网页满足了用户的需求,那么排序的依据可以用一个条件概率来表示:

P(d|q)

这个简单的条件概率,将搜索引擎排序算法与概率论这门坚实的学科联系了起来,这就像在大海中航行的船只装备了指南针一样。利用贝叶斯公式,这个条件概率可以表示为:

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