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前言
第1章 搜索引擎及其技术架构
1.1 搜索引擎为何重要
1.2 搜索引擎技术发展史
1.3 搜索引擎的3个目标
1.4 搜索引擎的3个核心问题
1.5 搜索引擎的技术架构
第2章 网络爬虫
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2.1 通用爬虫框架
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2.2 优秀爬虫的特性
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2.3 爬虫质量的评价标准
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2.4 抓取策略
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2.5 网页更新策略
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2.6 暗网抓取（Deep Web Crawling）
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2.7 分布式爬虫
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第3章 搜索引擎索引
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3.1 索引基础
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3.2 单词词典
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3.3 倒排列表（Posting List）
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3.4 建立索引
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3.5 动态索引
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3.6 索引更新策略
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3.7 查询处理
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3.8 多字段索引
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3.9 短语查询
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3.10 分布式索引（Parallel Indexing）
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第4章 索引压缩
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4.1 词典压缩
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4.2 倒排列表压缩算法
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4.3 文档编号重排序（DocID Reordering）
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4.4 静态索引裁剪（Static Index Pruning）
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第5章 检索模型与搜索排序
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5.1 布尔模型（Boolean Model）
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5.2 向量空间模型（Vector Space Model）
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5.3 概率检索模型
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5.4 语言模型方法
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5.5 机器学习排序（Learning to Rank）
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5.6 检索质量评价标准
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第6章 链接分析
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6.1 Web图
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6.2 两个概念模型及算法之间的关系
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6.3 PageRank算法
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6.4 HITS算法（Hypertext Induced Topic Selection）
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6.5 SALSA算法
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6.6 主题敏感PageRank（Topic Sensitive PageRank）
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6.7 Hilltop算法
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6.8 其他改进算法
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第7章 云存储与云计算
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7.1 云存储与云计算概述
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7.2 Google文件系统（GFS）
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7.3 Chubby锁服务
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7.4 BigTable
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7.5 Megastore系统
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7.6 Map/Reduce云计算模型
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7.7 咖啡因系统——Percolator
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7.8 Pregel图计算模型
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7.9 Dynamo云存储系统
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7.10 PNUTS云存储系统
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7.11 HayStack存储系统
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第8章 网页反作弊
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8.1 内容作弊
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8.2 链接作弊
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8.3 页面隐藏作弊
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8.4 Web2.0作弊方法
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8.5 反作弊技术的整体思路
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8.6 通用链接反作弊方法
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8.7 专用链接反作弊技术
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8.8 识别内容作弊
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8.9 反隐藏作弊
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8.10 搜索引擎反作弊综合框架
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第9章 用户查询意图分析
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9.1 搜索行为及其意图
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9.2 搜索日志挖掘
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9.3 相关搜索
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9.4 查询纠错
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第10章 网页去重
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10.1 通用去重算法框架
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10.2 Shingling算法
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10.3 I-Match算法
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10.4 SimHash算法
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10.5 SpotSig算法
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第11章 搜索引擎缓存机制
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11.1 搜索引擎缓存系统架构
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11.2 缓存对象
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11.3 缓存结构
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11.4 缓存淘汰策略（Evict Policy）
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11.5 缓存更新策略（Refresh Policy）
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第12章 搜索引擎发展趋势
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12.1 个性化搜索
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12.2 社会化搜索
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12.3 实时搜索
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12.4 移动搜索
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12.5 地理位置感知搜索
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12.6 跨语言搜索
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12.7 多媒体搜索
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12.8 情境搜索
更新时间：2018-12-27 14:47:26
完结共98章
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