基于Web的DCI垂直搜索引擎的研究與設(shè)計

吳潔明，冀單單，韓云輝

（北方工業(yè)大學(xué) 信息工程學(xué)院，北京 100144）

0 引 言

在互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的今天，互聯(lián)網(wǎng)上的信息更是浩如煙海，據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心于2010年的一則報道，2010年底全球數(shù)字信息總量將達(dá)到1.2ZB，預(yù)計到2020年這個數(shù)字將達(dá)到3.5ZB，其增長速度超過摩爾定律［1］。針對海量的數(shù)字信息，如何快速準(zhǔn)確的獲得有用的信息成為研究的重點?；趪H數(shù)字出版領(lǐng)域認(rèn)可度較高的資源定位解析方案是美國出版者協(xié)會于1988年制定的數(shù)字對象唯一標(biāo)識符DOI（Digital Object Identifier）標(biāo)準(zhǔn)，中國版權(quán)保護(hù)中心在深入研究國際現(xiàn)有的版權(quán)保護(hù)技術(shù)、相關(guān)的法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)后，結(jié)合數(shù)字資源出版服務(wù)領(lǐng)域的發(fā)展趨勢，提出了數(shù)字作品版權(quán)唯一標(biāo)識符（DCI），用于解決數(shù)字作品產(chǎn)業(yè)鏈中各個參與者的利益分享、技術(shù)創(chuàng)新和高效的維權(quán)機制［2］。目前，國內(nèi)對于DCI的研究處于初級階段，本文就是圍繞這一問題，在Lucene開源技術(shù)、數(shù)據(jù)采集、信息抽取和索引搜索等基礎(chǔ)上，設(shè)計實現(xiàn)用于解決互聯(lián)網(wǎng)上海量DCI數(shù)據(jù)的垂直搜索引擎。

1 搜索引擎相關(guān)概述

1.1 垂直搜索引擎

根據(jù)數(shù)據(jù)收錄范圍不同，將搜索引擎分為通用搜索引擎和垂直搜索引擎。最常見的通用搜索引擎有：百度、Google和搜狗等。垂直搜索引擎是針對某些特定領(lǐng)域的專業(yè)搜索引擎，是搜索引擎的細(xì)分和延伸，是對某種專業(yè)信息的整合，是針對某一特定領(lǐng)域、某一特定人群或某一特定需求，提供有一定價值的信息和搜索服務(wù)，準(zhǔn)確搜索出用戶所需要的信息。垂直搜索引擎的特點就是“專、精、深”，且具有行業(yè)色彩［3］。由于垂直搜索引擎?zhèn)戎刈约邯氂袑I(yè)信息的搜索，可以專注于自己的特長和核心技術(shù)，采用更有效的信息采集策略，保證信息技術(shù)的及時更新。因此在專業(yè)信息方面，垂直搜索引擎比通用搜索引擎有很明顯的優(yōu)勢，常見的垂直搜索引擎有：汽車垂直搜索引擎、旅游垂直搜索引擎等。

1.2 Heritrix概述

Heritrix是用Java語言開發(fā)的開源網(wǎng)絡(luò)爬蟲框架，采取深度遍歷網(wǎng)站的資源數(shù)據(jù)，將資源數(shù)據(jù)采集保存到本地，分析采集到的每一個有效的URL 地址，并提交HTTP 請求，從而獲得相應(yīng)的結(jié)果，最后生成本地文件和日志信息。Heritrix在抓取過程中可以用來獲取完整的、精確的站點內(nèi)容的復(fù)制，將抓取的內(nèi)容保存到本地而不做任何修改，數(shù)據(jù)采集結(jié)構(gòu)如圖1所示，Heritrix的優(yōu)點在于它的可擴展性和靈活性。

圖1 數(shù)據(jù)采集結(jié)構(gòu)

1.3 Lucene概述

Lucene是跨平臺的用Java語言開發(fā)的一個開放源碼的全文檢索工具包。Lucene最初由Doug Cutting編寫，目的是為軟件開發(fā)人員提供簡單易用的應(yīng)用程序接口，通過重載Searcher類、Analyzer類以及增加爬蟲系統(tǒng)等對象實現(xiàn)一個完整的搜索引擎系統(tǒng)［4］。關(guān)于Lucene的項目主要有：郵件列表管理系統(tǒng)Eyebrows中的檢索和歸檔、基于Web的論壇系統(tǒng)Jive和Eclipse的全文檢索部分等。Lucene的有點主要有：索引文件獨立于應(yīng)用系統(tǒng)，采用倒排索引技術(shù)建立索引文件，提供豐富強大的API接口，如提供布爾查詢、模糊查詢和分組查詢等，其結(jié)構(gòu)如圖2所示。

2 搜索引擎設(shè)計

2.1 DCI搜索引擎結(jié)構(gòu)

基于Web的DCI垂直搜索引擎結(jié)構(gòu)如圖3所示，采用的技術(shù)主要包括：數(shù)據(jù)采集、網(wǎng)頁信息抽取、索引器、檢索器等。

如圖3所示，DCI搜索引擎核心模塊包括：數(shù)據(jù)采集、網(wǎng)頁信息抽取、索引器和檢索器等。

（1）數(shù)據(jù)采集：采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集，采用廣度優(yōu)先算法，采集處理URL鏈接，采集完的數(shù)據(jù)保存在本地文件中；

（2）網(wǎng)頁信息抽取：遍歷所爬取到本地的網(wǎng)頁文件，先進(jìn)行HTML文件的標(biāo)記進(jìn)行規(guī)范化處理，再讀取樹節(jié)點的純文本信息。

（3）索引器：將文本信息進(jìn)行分詞處理，并采用倒排索引技術(shù)建立索引，并將生成的索引文件保存到本地；

（4）檢索器：對于用戶輸入的查詢關(guān)鍵詞在索引文件中進(jìn)行檢索，將檢索結(jié)果按照排序算法返回給用戶。

2.2 Hits算法及數(shù)據(jù)采集

Hits 算 法（hyperlink－induced topic search ）是由Kleinberg提出的基于超鏈接關(guān)系分析的網(wǎng)頁排名算法。提供了用于對網(wǎng)頁質(zhì)量進(jìn)行評估的兩種類型：權(quán)威型（authority）和目錄型（hub）。權(quán)威型網(wǎng)頁是指對于特定的搜索時，網(wǎng)頁提供最好的相關(guān)信息。目錄型網(wǎng)頁是指提供很多指向其他權(quán)威型網(wǎng)頁的超鏈接。Hits算法適用于處理頁面數(shù)量較少的情況，如網(wǎng)頁數(shù)量在幾萬以內(nèi)是，速度較快，其針對的只是特定查詢主題的互聯(lián)網(wǎng)子圖，沒有考慮網(wǎng)頁的內(nèi)容，當(dāng)一個頁面里出現(xiàn)多個主題時會處理主題漂移現(xiàn)象。Hits算法的改進(jìn)可以基于內(nèi)容和超鏈接的分析相結(jié)合的主題相關(guān)度上分析處理，如對URL地址信息、錨文本信息、祖先網(wǎng)頁信息（網(wǎng)頁鏈接分析和內(nèi)容分析）、頁面的深度（網(wǎng)頁超鏈接）等做為權(quán)重信息。

本文的數(shù)據(jù)采集采用的是基于廣度優(yōu)先的數(shù)據(jù)采集過程，具體描述如下：

（1）在線程池中，選擇一個預(yù)定的URL；

（2）從選擇的URL 網(wǎng)址獲取文件內(nèi)容；

（3）分析、歸檔下載到的內(nèi)容，如果包函想要找的文字信息，則寫入磁盤鏡像目錄；

（4）從分析到的內(nèi)容里面根據(jù)策略選擇URL，加入預(yù)定隊列；

（5）標(biāo)記已經(jīng)處理過的URL，己經(jīng)處理過的URL 則不再處理；

（6）從第（1）步繼續(xù)進(jìn)行，直到所有的URL 處理結(jié)束，抓取工作結(jié)束。

數(shù)據(jù)采集處理器鏈處理流程如圖4所示。

圖4 數(shù)據(jù)采集處理器鏈

（1）預(yù)取鏈：做準(zhǔn)備工作，對抓取時的一些先決條件的判斷；

（2）提取鏈：獲得資源，解析網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議；

（3）抽取鏈：用于解析當(dāng)前獲取的服務(wù)器返回的內(nèi)容；（4）寫鏈：用于將抓取到的信息寫入磁盤；

（5）提交鏈：將解析出來的URL 有條件地加入到待處理隊列中。

2.3 網(wǎng)頁信息抽取

從內(nèi)容上一個網(wǎng)頁一般包括導(dǎo)航信息、正文信息、廣告信息、版權(quán)信息和相關(guān)鏈接等，如果直接對整個網(wǎng)頁保存并建立索引，會降低檢索結(jié)果的精確度，為了使網(wǎng)頁的信息盡可能全面準(zhǔn)確，本文先對網(wǎng)頁的所有部分的文本進(jìn)行全部抽取，然后重點分析處理正文信息。網(wǎng)頁信息包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的信息，因此需要對其進(jìn)行預(yù)處理，將其轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)清晰、語義明確的格式。本文采用一種基于統(tǒng)計方法的信息抽取，這種方法適應(yīng)于網(wǎng)頁中的正文信息放在table中，采用如下兩步：

（1）網(wǎng)頁規(guī)范化處理。根據(jù)網(wǎng)頁中規(guī)范的HTML 標(biāo)記，可以把網(wǎng)頁表示成一棵樹型結(jié)構(gòu)，網(wǎng)頁規(guī)范化處理主要內(nèi)容如下：網(wǎng)頁中“＜”和“＞”只能用于表示標(biāo)記，其他非標(biāo)記的地方出現(xiàn)“＜”和“＞”時，全部用＆lt；和＆gt替換；對所有的標(biāo)記都保證其開始和結(jié)束相互配對出現(xiàn)；將標(biāo)記中的屬性值放在一對引號中，如＜a href＝"www.ncut.edu.cn"＞＜／a＞的形式；多個標(biāo)記之間不能交叉嵌套［5］。

（2）獲取節(jié)點信息。經(jīng)過規(guī)范化處理的網(wǎng)頁，就可以表示成一個樹型結(jié)構(gòu)，從屬性結(jié)果中獲取包含正文信息的節(jié)點。找到HTML 文檔中包含所有的table節(jié)點，遍歷每個節(jié)點并去除標(biāo)記，得到不含有任何標(biāo)記的純文本，并將得到的純文本信息保存在本地磁盤中，網(wǎng)頁文本信息抽取流程圖如圖5所示。

2.4 倒排索引

圖5 網(wǎng)頁信息抽取流程

在Lucene倒排索引中，項（Term）是最小的索引單位，它直接代表了一個關(guān)鍵詞以及其在文件中的出現(xiàn)位置和出現(xiàn)次數(shù)等信息，若干的項組成域（Field），域是一個關(guān)聯(lián)的元組，域是由一個域名和一個域值組成，若干的域組成文檔（Document），文檔是提取了某個文件中的所有信息之后的結(jié)果，若干的文檔組成段（Segment），內(nèi)存中的段數(shù)量達(dá)到指定數(shù)量時將會合并成一個段，若干段組成子索引（Index），子索引可以組合為索引，也可以合并為一個新的包含了所有合并項的內(nèi)部元素的子索引。在Lucene中采用段索引的生成方式，合并閾值影響著內(nèi)存與硬盤中索引文件的個數(shù)。每添加一個Document將生成一段索引被內(nèi)存持有，當(dāng)段索引的個數(shù)超過合并閾值時，就會通過merge（合并）的過程將一段索引合并為段索引［6］。

例如有文本1和文本2：

文本1：research and design of vertical search engine.

文本2：research and implement of search engine.

首先對文本1和文本2提取關(guān)鍵詞，按照一般索引得到結(jié)果如表1所示，按照Lucene倒排索引得到結(jié)果如表2所示。由表1和表2可知，一般索引關(guān)鍵詞數(shù)量隨著文本內(nèi)容成線性關(guān)系增長，而倒排索引當(dāng)出現(xiàn)相同關(guān)鍵詞時，只需要修改相應(yīng)記錄信息，節(jié)省索引文件的存儲空間并提高檢索效率［7］。Lucene建立索引文件過程中，對于表2中的關(guān)鍵詞，在文本中出現(xiàn)位置和次數(shù)，分別保存在如詞典文件，位置文件和頻率文件中。其中詞典文件中有指向位置和頻率文件的指針。

2.5 建立索引

將分詞后的DCI數(shù)據(jù)采用倒排索引技術(shù)建立索引可分為如下4步：

表1 一般索引

表2 倒排索引

（1）從數(shù)據(jù)庫中獲取DCI數(shù)據(jù)，針對一條數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，取出每個字段和值，按照數(shù)據(jù)庫字段對應(yīng)Lucene域的方式生成Field對象；

（2）將生成的Field添加到Document中生成Document對象；

（3）通過IndexWriter類的addDocument方法建立索引，在建立索引時，Lucene會對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理；

（4）直到?jīng)]有要更新的數(shù)據(jù)，則索引創(chuàng)建完成并關(guān)閉索引器。當(dāng)大量數(shù)據(jù)建索引時，在向磁盤寫入索引文件時會出現(xiàn)瓶頸，在Lucene內(nèi)存中有一塊緩沖區(qū)來解決此問題。

2.6 搜索模塊

檢索模塊的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖6所示，主要進(jìn)行以下處理：關(guān)鍵詞預(yù)處理、同義詞擴展、查詢優(yōu)化和Lucene索引檢索等［8］。首先，查詢預(yù)處理模塊對查詢請求進(jìn)行篩選和過濾并分割出關(guān)鍵詞，去除沒有意義的字符，如“的”，“哈”，“哎”等干擾字符，將查詢請求處理成最原始的，最便于查詢處理的狀態(tài)；接著，對關(guān)鍵詞進(jìn)行同義詞查詢擴展，通常用戶給定的查詢請求常被解析成獨立的實詞，從語義詞庫中獲取相應(yīng)的同義詞組，比如關(guān)鍵詞：價格，可以擴展成：價值、售價等，這樣可以在更廣泛的概念上檢索出與用戶請求相關(guān)的信息；然后，將關(guān)鍵詞分派給查詢優(yōu)化模塊進(jìn)行邏輯關(guān)系分析，將搜索詞傳遞給搜索引擎模塊；最后，結(jié)合Lucene搜索提供的API實現(xiàn)搜索。

Lucene提供實現(xiàn)搜索API包括：QueryParser將用戶輸入的查詢關(guān)鍵詞分析處理后，生成查詢Query對象；IndexSearcher對Query對象進(jìn)行搜索后結(jié)果返回在Hits集里；Lucene的相關(guān)度排序算法將搜索結(jié)果排序顯示給用戶。

圖6 檢索模塊結(jié)構(gòu)

2.7 相關(guān)度排序算法及改進(jìn)

在使用關(guān)鍵詞查詢的時候，一般會得到大量符合條件的結(jié)果，用戶一般只會關(guān)注結(jié)果排在前面的幾頁，因此對于搜索結(jié)果排序變得尤其重要，本文是基于Lucene的垂直搜索引擎，Lucene 是結(jié)合了布爾模型和向量空間模型，Lucene原始的排序公式如下

通過這個評分公式得到的是原始分?jǐn)?shù)，但是由Hits結(jié)果集返回的關(guān)于某文檔的評分卻不是其原始得分，而是當(dāng)評分最高得分的文檔如果超過了1.0，那么將所有評分都會以這個此評分為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行計算，因此所有Hits對象的得分都只能小于或等于1.0［9］。Lucene排序公式主要考慮了檢索詞的詞頻、反轉(zhuǎn)文檔概率和文檔長度，但是忽略了檢索詞之間關(guān)聯(lián)關(guān)系，本文提出如下改進(jìn)算法［10］。

3 實驗結(jié)果與分析

基于本文的理論分析，本文系統(tǒng)實現(xiàn)是用Java語言編寫，搜索界面用JSP頁面顯示，索引文件采用Lucene的本地文件，相應(yīng)的硬件環(huán)境是：Intel Core Due CPU i5 2.5GHz和2GB內(nèi)存；軟件環(huán)境是：JDK1.6、Tomcat6.0、Myeclipse6.5和WinowsXP等?；?5萬條DCI數(shù)據(jù)建立索引，并提供相應(yīng)的檢索服務(wù)，并以下兩方面對DCI搜索引擎實驗分析：

（1）基于Web的DCI垂直搜索引擎與傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)庫的搜索引擎的比較如表3所示。由表3可知，該搜索引擎在數(shù)據(jù)源、分詞算法、索引和查詢分析等都比傳統(tǒng)的搜索引擎有很大的改進(jìn)和提高。

表3 搜索引擎比較表

（2）在網(wǎng)頁信息抽取方面，實驗選擇一下四個網(wǎng)站進(jìn)行抽取，如表4所示，本文的抽取方法表現(xiàn)了較好的準(zhǔn)確率，基本在95%左右。

表4 網(wǎng)頁信息抽取結(jié)果

（3）在索引器搜索方面，基于25萬條DCI數(shù)據(jù)進(jìn)行搜索，如表5所示，本搜索引擎確實實現(xiàn)了DCI數(shù)據(jù)的快速搜索功能，關(guān)鍵詞檢索響應(yīng)時間全部在100ms之內(nèi)完成。

表5 關(guān)鍵詞檢索響應(yīng)結(jié)果

4 結(jié)束語

垂直搜索引擎以其更準(zhǔn)確、更有效的檢索而越來越受到用戶的重視，在深入學(xué)習(xí)研究Lucene和Heritrix等開源技術(shù)之后，本文先對DCI搜索引擎的整體結(jié)構(gòu)進(jìn)行了分析，接著對各個功能技術(shù)進(jìn)行了分析與設(shè)計。在網(wǎng)頁信息抽取方面本文提出的基于統(tǒng)計的抽取技術(shù)，在很大程度上提高的抽取的準(zhǔn)確度，還提出分析了Lucene的相關(guān)度排序算法并對其進(jìn)行改進(jìn)，最終設(shè)計了DCI垂直搜索引擎，并且實現(xiàn)DCI海量數(shù)據(jù)的快速準(zhǔn)確搜索。同時，本系統(tǒng)還有一些有待改進(jìn)的地方，比如以后可以進(jìn)一步研究分布式技術(shù)來提高搜索效率等。

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