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罗刚 著

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• C#
• 搜索引擎
• 信息检索
• 全文检索
• 索引
• 算法
• 数据结构
• 开发
• 编程
• 技术
• 第2版

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302484462

版次：2

商品编码：12283378

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

页数：454

字数：705000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

《使用C#开发搜索引擎(第2版)》是介绍业界热门的Lucene.Net、使用WebBrowser做爬虫以及结合Solr/ElasticSearch开发ASP.NET搜索的书籍。《使用C#开发搜索引擎(第2版)》还介绍了在线智能客服(聊天机器人)开发框架。从C#语法开始，逐渐深入，是零基础实践面向未来的智能软件开发。对于学习复杂数据结构和自然语言处理相关应用开发也有参考价值。

内容简介

《使用C#开发搜索引擎(第2版)》介绍如何以C#作为工具开发智能搜索引擎系统。
《使用C#开发搜索引擎(第2版)》是一本介绍业界热门的Lucene.Net、使用WebBrowser做爬虫以及结合Solr/ElasticSearch开发ASP.NET搜索的书籍。书中从网络爬虫抓取数据开始；然后介绍中文分词、文本排重等文本挖掘技术和搜索结果展现；最后介绍在线智能客服(聊天机器人)开发框架。从C#语法开始，逐渐深入，是零基础实践面向未来的智能软件开发。
对于学习复杂数据结构和自然语言处理相关应用开发也有参考价值。

作者简介

罗刚，计算机软件硕士，毕业于吉林工业大学。2005年创立北京盈智星科技发展有限公司，2008年联合创立上海数聚软件公司。猎兔搜索创始人，当前猎兔搜索在北京和上海以及石家庄均设有研发部。带领猎兔搜索技术开发团队先后开发出猎兔中文分词系统、猎兔文本挖掘系统，智能垂直搜索系统以及网络信息监测系统等，实现互联网信息的采集、过滤、搜索和实时监测，其开发的搜索软件日用户访问量达万次以上。

目录

第1章 使用C#开发搜索引擎
快速入门 1
1.1 各种搜索引擎 2
1.1.1 通用搜索 3
1.1.2 垂直搜索 3
1.1.3 站内搜索 4
1.2 搜索引擎的整体结构 4
1.3 搜索引擎的基本技术 5
1.3.1 网络爬虫 5
1.3.2 文本挖掘 5
1.3.3 全文索引 6
1.3.4 搜索语法介绍 8
1.3.5 搜索用户界面 8
1.4 C#开发快速入门 9
1.4.1 准备开发环境 9
1.4.2 基本语法 9
1.4.3 多维数组 11
1.4.4 位运算 11
1.4.5 枚举类型 12
1.4.6 面向对象 13
1.4.7 字符串 15
1.4.8 读写文件 16
1.4.9 集合类 17
1.4.10 泛型 20
1.4.11 委托和事件 21
1.4.12 lambda表达式 24
1.4.13 单元测试 24
1.4.14 扩展方法 25
1.4.15 类库 26
1.5 算法基础 26
1.5.1 双端队列 27
1.5.2 散列表 31
1.5.3 单链表 36
1.5.4 标准Trie树 37
1.5.5 二叉搜索树 39
1.5.6 三叉Trie树 41
1.5.7 平衡Trie树 46
1.6 本章小结 48
1.7 术语表 48
第2章 使用C#开发网络爬虫 51
2.1 网络爬虫抓取原理 52
2.2 爬虫架构 54
2.2.1 基本架构 54
2.2.2 分布式爬虫架构 56
2.2.3 垂直爬虫架构 57
2.3 下载网页 58
2.3.1 HTTP协议 58
2.3.2 下载静态网页 61
2.3.3 下载动态网页 65
2.4 线程池 73
2.5 网络爬虫的遍历与实现 75
2.6 网站地图 77
2.7 连接池 78
2.8 URL地址查新 79
2.8.1 嵌入式数据库 79
2.8.2 布隆过滤器 82
2.9 抓取RSS 84
2.10 解析相对地址 86
2.11 网页更新 86
2.12 信息过滤 89
2.13 垂直行业抓取 94
2.14 抓取限制应对方法 94
2.14.1 更换IP地址 94
2.14.2 抓取需要登录的网页 98
2.14.3 抓取ASP.net网页 100
2.15 保存信息 103
2.15.1 存入数据库 103
2.15.2 存成图像 104
2.16 日志 105
2.17 本章小结 108
2.18 术语表 108
第3章 索引各种格式文档 113
3.1 从HTML文件中提取信息 114
3.1.1 识别网页的编码 114
3.1.2 正则表达式 116
3.1.3 Html Agility Pack介绍 120
3.1.4 NSoup介绍 124
3.1.5 网页正文提取 124
3.1.6 结构化信息提取 137
3.1.7 查看网页的DOM结构 140
3.1.8 网页结构相似度计算 141
3.2 从非HTML文件中提取文本 143
3.2.1 TEXT文件 144
3.2.2 PDF文件 144
3.2.3 Office文件 146
3.2.4 Rtf文件 147
3.3 OCR 148
3.3.1 字形识别 149
3.3.2 图像二值化 149
3.4 本章小结 153
3.5 术语表 154
第4章 自然语言处理 155
4.1 统计机器学习 156
4.2 协同推荐 157
4.3 文档排重 163
4.3.1 生成SimHash 164
4.3.2 查找SimHash 166
4.3.3 用于短文本排重 170
4.4 中文关键词提取 170
4.4.1 关键词提取的基本方法 171
4.4.2 从网页中提取关键词 174
4.5 相关搜索 174
4.6 拼写检查 175
4.6.1 拼写检查的概率模型 176
4.6.2 模糊匹配问题 176
4.6.3 英文拼写检查 180
4.6.4 中文拼写检查 183
4.7 文本摘要 184
4.7.1 文本摘要的设计 184
4.7.2 实现文本摘要技术 185
4.7.3 Lucene.net中的动态摘要 190
4.8 文本分类 191
4.8.1 自动分类的接口定义 191
4.8.2 自动分类的实现 191
4.9 自动聚类 197
4.9.1 文档相似度 197
4.9.2 K均值聚类方法 201
4.9.3 K均值实现 202
4.10 拼音转换 204
4.11 句法分析树 204
4.12 信息提取 211
4.12.1 信息提取的规则及其实现 211
4.12.2 提取地域信息 219
4.13 本章小结 221
4.14 术语表 221
第5章 用C#实现中文分词 223
5.1 词 224
5.2 文本切分的基本方法 224
5.3 地名切分 226
5.3.1 地址类型标注 227
5.3.2 未登录词识别 227
5.4 有限状态机 229
5.5 查找词典算法 231
5.6 中文分词的原理 232
5.6.1 正向最大长度匹配法 232
5.6.2 逆向最大长度匹配法 236
5.6.3 处理未登录串 240
5.7 中文分词的流程与结构 241
5.8 切分词图 243
5.8.1 保存切分词图 243
5.8.2 生成全切分词图 247
5.9 概率语言模型的分词方法 250
5.9.1 准备数据 251
5.9.2 一元模型 252
5.9.3 N元模型 257
5.10 最大熵 262
5.11 未登录词识别 264
5.12 词性标注 264
5.12.1 隐马尔科夫模型 266
5.12.2 实现词性标注 271
5.13 本章小结 275
5.14 术语表 276
第6章 Lucene.net原理与应用 277
6.1 Lucene.net快速入门 278
6.1.1 索引文档 278
6.1.2 搜索文档 280
6.1.3 Lucene.net结构 281
6.2 Lucene.net深入介绍 282
6.2.1 索引原理 282
6.2.2 分析文本 285
6.2.3 遍历索引库 288
6.2.4 布尔查询原理 289
6.2.5 检索模型 290
6.2.6 收集最相关的文档 291
6.3 索引中的压缩算法 296
6.3.1 变长压缩 296
6.3.2 差分编码 298
6.4 创建和维护索引库 299
6.4.1 设计一个简单的索引库 299
6.4.2 创建索引库 300
6.4.3 向索引库中添加索引文档 301
6.4.4 删除索引库中的索引文档 303
6.4.5 更新索引库中的索引文档 304
6.4.6 索引的优化与合并 304
6.5 查找索引库 305
6.5.1 布尔查询 306
6.5.2 同时查询多列 307
6.5.3 跨度查询 308
6.5.4 通配符查询 312
6.5.5 过滤 312
6.5.6 按指定列排序 313
6.5.7 查询大容量索引 318
6.5.8 函数查询 320
6.5.9 定制相似度 323
6.5.10 评价搜索结果 325
6.6 中文信息检索 325
6.6.1 Lucene.net中的中文处理 326
6.6.2 Lietu中文分词的使用 326
6.6.3 定制Tokenizer 328
6.6.4 解析查询串 329
6.6.5 实现字词混合索引 333
6.7 抓取数据库中的内容 336
6.7.1 读取数据 337
6.7.2 数据同步 338
6.8 与爬虫集成 338
6.9 概念搜索 341
6.10 本章小结 344
6.11 术语表 345
第7章 实现搜索用户界面 347
7.1 搜索页面设计 348
7.1.1 用于显示搜索结果的
ASP.net 348
7.1.2 搜索结果条 351
7.1.3 搜索结果分页 351
7.1.4 设计一个简单的搜索页面 352
7.2 实现搜索接口 353
7.2.1 Lucene.net搜索接口 353
7.2.2 指定范围搜索 357
7.2.3 搜索页面的索引缓存与
更新 358
7.3 实现关键词高亮显示 361
7.4 实现分类统计视图 362
7.4.1 搜索结果分类统计与导航 363
7.4.2 层次树 366
7.5 相关搜索词 368
7.6 实现AJax自动完成 369
7.6.1 总体结构 370
7.6.2 服务器端处理 371
7.6.3 浏览器端处理 372
7.7 集成其他功能 374
7.7.1 拼写检查 374
7.7.2 再次查找 374
7.7.3 黑名单 375
7.7.4 搜索日志 376
7.8 本章小结 377
第8章 使用Solr开发网站搜索 379
8.1 搜索服务器端 380
8.1.1 Solr的结构 380
8.1.2 启动Solr服务器 381
8.1.3 开发支持Solr的中文分词 384
8.1.4 中文的Solr 385
8.1.5 索引数据 388
8.1.6 查询功能 389
8.1.7 高亮显示 392
8.2 Solr的.NET客户端 393
8.2.1 使用Solrnet 393
8.2.2 查询 396
8.2.3 分类统计 397
8.2.4 ASP.NET中使用Solrnet 401
8.2.5 删除数据 405
8.2.6 从数据库索引数据 405
8.2.7 翻页 408
8.2.8 实现多分类 411
8.3 查询语法 412
8.3.1 对空格的支持 413
8.3.2 日期加权 413
8.4 索引分布 415
8.5 本章小结 417
第9章 Elasticsearch开发分
布式搜索 419
9.1 搜索集群 421
9.2 安装 422
9.3 ES的.net客户端 429
9.3.1 连接搜索服务器 429
9.3.2 创建索引 430
9.3.3 插入数据 431
9.4 查询 432
9.4.1 布尔查询 433
9.4.2 嵌套类型和嵌套查询 434
9.4.3 查询结果 437
9.4.4 过滤器 437
9.5 高亮显示 437
9.6 分页 442
9.7 本章小结 442
第10章 在线客服案例分析 445
10.1 使用WebSocket 446
10.2 知识库 447
10.3 自动问答 449
10.4 本章小结 453
参考资源 455

精彩书摘

第2章 使用C#开发网络爬虫

采购人员需要找到提供产品的有竞争力的厂家和价格，金融交易人员需要找到有潜力的投资公司，出版行业人士需要找到迅速变热的话题。这些都可以使用网络爬虫帮忙实现。
网络爬虫从互联网源源不断地抓取海量信息，搜索引擎结果中的信息都来源于此。如果把互联网比喻成一个覆盖地球的蜘蛛网，那么抓取程序就是在网上爬来爬去的蜘蛛。
在抓取信息时，应当首先关注一些高质量的网页信息。高质量的网页是指网民投票选择出来的网页，这里是访问量高的网站中的一些热门网页。但是尺有所短，寸有所长，很多访问量一般的网站包括了更多问题的答案。有点类似长尾效益。Alexa (http://www.alexa.com)专门统计网站访问量并发布网站世界排名。如果使用FireFox浏览器，可以通过alexa插件查看到当前访问的网站是否还有很多人在访问。如果使用IE浏览器，可以通过alexa工具条查看到当前访问网站的访问量排名。
有些文档的时效性很强，如新闻或者财经信息。大部分人想要知道的是当天股票市场的报道，只有很少人关心昨天的市场发生了什么。本章专门介绍如何抓取即时信息。
网络爬虫需要实现的基本功能包括下载网页以及对URL地址的遍历。为了高效、快速地遍历网站，还需要应用专门的数据结构来优化。爬虫很消耗带宽资源，设计爬虫时需要仔细地考虑如何节省网络带宽。
2.1 网络爬虫抓取原理
既然所有的网页都可能链接到其他的网站，那么从一个网站开始，跟踪所有网页上的所有链接，就可能遍历整个互联网。
为了更快地抓取想要的信息，网页抓取首先从一个已知的URL地址列表开始遍历，对垂直搜索来说，一般是积累的行业内的网站。有人可能会奇怪，像Google或百度这样的搜索门户怎么设置这个初始的URL地址列表。一般来说，网站拥有者把网站提交给分类目录，如dmoz(http://www.dmoz.org/)，爬虫则可以从开放式分类目录dmoz抓取。
抓取下来的网页中包含了想要的信息，一般存放在数据库或索引库这样的专门的存储系统中，如图2-1所示。

图2-1 网络爬虫基本结构
在搜索引擎中，爬虫程序是从一系列种子链接把这些初始的网页中的URL提取出来，放入URL工作队列(Todo队列，也叫Frontier)，然后遍历所有工作队列中的URL，下载网页并把其中新发现的URL再次放入工作队列。为了判断一个URL是否已经遍历过，可以把所有遍历过的URL放入历史表(Visited表)。爬虫抓取的基本过程如图2-2所示。
……

前言/序言

前 言在出门之前，往往先用搜索引擎找下乘车路线。在购物之前，往往先用搜索引擎找到最合适的商品。搜索引擎已经成为人们大脑的外部记忆体。身边的事物对我们有着重要的影响。运行在本机操作系统上的搜索引擎也对我们有着重要的作用。目前，一些本地搜索引擎往往使用C#开发。本书是一本讲解如何使用C#开发搜索引擎的改进版图书。随着人工智能技术的发展，搜索引擎中的算法已经越来越深刻地影响人的生活。人们生活质量的持续提高有赖于搜索引擎等相关技术的持续改进。在社会文明的早期，很多有效信息沉淀于书本和纸张。随着越来越多的信息显现于网络，网络爬虫变得更加有用。借助人的智能，网络爬虫软件可以更精准地抓取有效信息。通过阅读本书，读者可以使用C#开发本地手工操作的网络爬虫软件。这是一本介绍如何使用C#开发网络爬虫的书，因为C#能够方便地调用浏览器内核，所以很容易解析动态网页。把网页转换成DOM树的表示形式，在C#中也是轻而易举的事。Lucene几乎已经成为全文搜索的同义词。随着.NET开发平台越来越强大，作为Lucene在.NET平台的移植版本，Lucene.net也越来越流行。Lucene.net来源于2002年的NLucene，当时采用.NET平台的首选语言C#移植Lucene，这个决定到现在看来仍然是正确的。几经波折，这个开源项目在2004年一度陷于停滞，但是后来也终于被阿帕奇基金会接纳成为孵化项目，并成功转正。你可能会好奇Lucene.net是怎么从Lucene移植过来的。可以使用Sharpen这样的移植工具，这样可以把Java源代码转化为C#源代码。当然还需要人工修改C#源代码中的错误。Lucene.net因为上手快、速度快、可扩展性好，赢得了很多开发人员的青睐。虽然已经有包括Autodesk等公司和项目采用了Lucene.net，但是这却是首次介绍Lucene.net的书，即使在全球范围内来看也是如此。通过Lucene.net源代码学习各种算法是一种不错的选择，如学习使用堆实现的优先队列等。随着Lucene 4.0中灵活索引的推出，Lucene.net将来的版本性能会更好。这也是一本介绍如何使用C#开发中文分词和文本排重、拼写检查等自然语言处理技的书。使用C#灵活的语法来实现中文分词使得代码可读性更好。也许你希望能查找英文资料并能够自动翻译成为可读的中文，也许你希望能查找图像中的文字，但很多网站搜索的表现也经常让人失望。大型搜索引擎虽然功能强大，但是一些排序结果往往值得怀疑。本书介绍了如何用C#调用支持分布式索引的Solr或者ElasticSearch。这样网站前端可以采用ASP.NET开发，而后端可以采用Linux搜索集群。这本书不仅仅适合专业软件开发人员，希望了解搜索引擎工作原理的人也可以阅读。有很多人说，不是我不愿意，是我学不会技术。也许你需要一本更好的书，或者一位更好的老师。根据生活中的场景明白折半查找其实就是猜价格的游戏。有限状态机其实就是电话银行中缴费之前让人晕的一串数字输入。总之，学习技术，不仅仅很有用，还有可能比较有趣。希望快速入门的读者也可以参加我们开发的培训课程。本书配套的光盘中提供了相关的源代码，有的来源于猎兔搜索多年的开发经验积累，有的是经典算法实现。其中很多都可以直接用于项目实践。也感谢开源软件的开发者们，他们无私的工作丰富了本书的内容。参与本书编写的还有崔智杰、王全军、石天盈、张继红、张进威、刘宇、何淑琴、任通通、徐友峰、孙宽，在此一并表示感谢。编 者

驾驭信息洪流：构建高效、智能的信息检索系统 在信息爆炸的时代，如何快速、精准地从海量数据中提取所需信息，已成为个人和企业面临的关键挑战。无论是浩瀚的互联网、庞大的企业内部知识库，还是海量的用户生成内容，都蕴含着巨大的价值，但同时也带来了信息过载的难题。传统的搜索方式往往效率低下，难以满足日益增长的信息检索需求。 本书旨在为读者提供一套系统性的解决方案，深入剖析搜索引擎的底层原理与核心技术，并通过详实的案例与实践指导，带领读者一步步构建出功能强大、性能卓越的搜索引擎。本书将帮助您理解信息检索的奥秘，掌握从数据采集、索引构建到查询处理、结果排序的全流程技术，最终 empowered 您设计、开发并优化属于自己的信息检索系统。 本书内容概览： 第一部分：搜索引擎基础理论与架构设计 在开始技术实现之前，深入理解搜索引擎的基本概念和整体架构至关重要。本部分将为您打下坚实的理论基础。 第一章：信息检索的基石 信息检索模型： 探索Boolean模型、向量空间模型（VSM）、概率检索模型（PRM）以及更现代的语言模型等核心检索模型。理解不同模型在信息表示、相似度计算和排序方面的差异与优势。 倒排索引： 深入解析倒排索引的构建原理、数据结构（如Posting List）及其在提高搜索效率方面的关键作用。我们将探讨不同类型的倒排索引，以及如何进行优化以应对大规模数据。 文本预处理： 详细介绍文本预处理的各个环节，包括分词（中文分词是重点）、词干提取（Stemming）、词形还原（Lemmatization）、停用词移除（Stop Word Removal）等。理解这些步骤对提高搜索准确性和效率的影响。 相关性度量： 学习TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等经典相关性度量方法，理解词语在文档和语料库中的重要性如何被量化。探索BM25等更先进的相关性算法，并分析其优劣。 第二章：搜索引擎的架构演进与现代趋势 传统搜索引擎架构： 回顾早期搜索引擎的架构，如爬虫、索引器、查询处理器、排序器等核心组件。 分布式搜索引擎架构： 深入理解如何利用分布式系统构建可伸缩、高可用的搜索引擎。我们将探讨Sharding、Replication、Master-Slave/Master-Master等分布式技术在搜索引擎中的应用。 微服务架构在搜索引擎中的应用： 分析如何将搜索引擎拆解为独立的微服务，提高系统的灵活性、可维护性和可扩展性。 云原生与容器化： 探讨Kubernetes、Docker等技术如何赋能搜索引擎的部署、管理和弹性伸缩。 新兴技术趋势： 关注向量搜索、知识图谱与搜索引擎的融合、AI在搜索中的应用（如语义搜索、问答系统）等前沿领域。 第二部分：核心组件的实现与优化 本部分将带领您深入到搜索引擎的各个核心组件，学习具体的实现方法和优化技巧。 第三章：高效的爬虫设计与实现 爬虫的基本原理： 理解URL Frontier、Fetcher、Parser、Storage等核心模块。 分布式爬虫： 学习如何设计和实现一个分布式爬虫，实现高并发抓取和去重。 爬虫策略： 探索深度优先、广度优先、智能爬取等不同爬取策略，以及如何处理Robots.txt、Sitemaps等。 反爬虫技术与应对： 了解常见的反爬虫机制，并学习如何设计健壮的爬虫来应对。 数据清洗与规范化： 抓取到的原始数据往往需要清洗和规范化，以符合后续索引的要求。 第四章：构建高性能的索引系统 倒排索引的实现细节： 深入了解Posting List的存储格式（如压缩技术）、内存与磁盘混合索引策略。 实时索引与增量索引： 学习如何设计能够快速响应数据更新的实时索引系统，以及如何高效地处理增量数据。 多字段索引与过滤： 如何为不同类型的字段（如标题、内容、标签、日期等）建立索引，并支持精细化的过滤查询。 索引的压缩与优化： 探索各种索引压缩技术（如Roaring Bitmaps、Variable Byte Encoding等），以减小存储空间并提高查询速度。 分布式索引管理： 如何在分布式环境中管理和维护大规模索引，确保数据一致性和可用性。 第五章：智能的查询处理与优化 查询解析与理解： 如何将用户输入的自然语言查询转化为机器可理解的格式。 查询扩展与纠错： 学习同义词扩展、拼写纠错、模糊匹配等技术，提升用户查询的命中率。 查询重写与优化： 如何对用户查询进行重写，使其更利于搜索引擎理解和执行。 布尔查询与范围查询： 实现对复杂布尔逻辑（AND, OR, NOT）和数值/日期范围的查询支持。 高效的查询执行计划： 学习如何生成最优的查询执行计划，最小化查询延迟。 缓存机制： 探讨查询结果缓存、索引缓存等策略，进一步提升响应速度。 第六章：精准的排序算法与调优 从相关性到排序： 理解如何将初步的相关性得分转化为最终的搜索结果排序。 经典排序算法： 深入分析TF-IDF、BM25等算法在排序中的应用。 机器学习排序（Learning to Rank, LTR）： 探索使用机器学习模型来学习最优排序函数，以提高排序的准确性。我们将介绍Pointwise, Pairwise, Listwise等学习排序的方法。 个性化排序： 学习如何根据用户历史行为、偏好等信息进行个性化结果排序。 实时排序与动态调整： 如何在搜索过程中动态调整排序权重，以适应实时变化的需求。 A/B测试与排序评估： 学习如何通过A/B测试来评估和优化排序算法的 hiệu quả。 第三部分：高级特性与实践应用 在掌握了基础和核心技术后，本部分将为您介绍一些高级特性，并将理论知识应用于实际场景。 第七章：搜索结果的呈现与用户体验 高亮显示与摘要生成： 如何在搜索结果中准确地高亮用户查询的关键词，并生成具有代表性的摘要。 分页与导航： 设计清晰的分页机制和搜索结果导航，方便用户浏览。 过滤与聚合（Faceted Search）： 实现多维度的数据过滤和聚合，帮助用户缩小搜索范围，快速定位目标。 用户交互与反馈： 探索如何通过用户交互（如联想输入、相关搜索）来提升搜索体验。 搜索日志分析： 利用搜索日志来理解用户行为，发现问题并持续优化搜索系统。 第八章：实时搜索与流式处理 流式数据处理架构： 介绍Kafka、Pulsar等流式消息队列在搜索引擎中的应用。 实时索引更新： 如何实现低延迟的索引更新，确保用户能够搜索到最新数据。 流式查询处理： 探索如何处理实时生成的查询请求。 实时分析与监控： 如何对实时数据进行分析和监控，及时发现异常。 第九章：构建智能问答与语义搜索 自然语言处理（NLP）基础： 简要回顾NLP的基本概念，如词性标注、命名实体识别、句法分析等。 词向量与语义空间： 了解Word2Vec、GloVe、FastText等词向量模型，以及如何构建文档的向量表示。 深度学习在搜索中的应用： 探讨BERT、Transformer等深度学习模型如何赋能语义理解和搜索。 知识图谱与搜索引擎融合： 如何利用知识图谱来增强搜索的理解能力，提供更丰富的搜索结果。 构建问答系统： 学习如何构建能够直接回答用户问题的问答系统。 第十章：搜索引擎的部署、运维与监控 部署策略： 介绍单机部署、分布式部署、容器化部署等方案。 性能监控与调优： 学习如何使用Prometheus、Grafana等工具进行系统监控，并根据监控数据进行性能调优。 高可用与容灾： 设计和实现搜索引擎的高可用架构，确保系统在故障情况下仍能正常运行。 安全性考虑： 保护搜索引擎免受攻击，如SQL注入、DDoS攻击等。 持续集成与持续部署（CI/CD）： 建立自动化流程，加速搜索引擎的迭代和发布。 本书适合读者： 希望深入了解搜索引擎底层原理的软件工程师。 需要构建或优化企业内部搜索系统的开发团队。 对信息检索、自然语言处理、大数据技术感兴趣的研究人员和学生。 希望扩展技术栈，掌握从零开始构建复杂系统的开发者。 通过本书的学习，您将不仅能理解搜索引擎的工作机制，更能亲手构建出满足实际需求的搜索引擎，驾驭信息洪流，释放数据价值。

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拿到这本书，我首先就被其扎实的理论基础和清晰的逻辑结构所吸引。书的封面设计虽然朴实，但字里行间透露出作者在搜索引擎领域的深厚功底。从读者的角度来看，一本好的技术书，不仅要有理论的深度，更要有实践的指导性。这本书恰恰满足了这一点。我非常看重书中对C语言在搜索引擎开发中的应用方式的讲解，尤其是一些在实际开发中可能遇到的难点和痛点，希望能得到详尽的解答。例如，如何高效地处理海量数据，如何设计可扩展的索引结构，以及如何优化查询的响应速度，这些都是我所关心的核心问题。书中是否会介绍一些常用的搜索引擎库或者框架，并给出如何在C中集成和使用的示例，这对我来说至关重要。我还期待书中能够涵盖搜索引擎的性能调优和扩展性设计，比如如何进行分布式部署，如何处理高并发查询等，这些都是构建一个真正可用搜索引擎的关键要素。这本书的出现，无疑填补了我在这方面的知识空白，让我有信心去挑战和实现更复杂的搜索引擎项目。

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这本书的封面设计简洁而专业，书名“使用C开发搜索引擎（第2版）”醒目，透露着一种深入技术的严谨感。我一直对搜索引擎的工作原理充满好奇，尤其是在现代信息爆炸的时代，高效的信息检索能力显得尤为重要。C作为一门强大的.NET平台开发语言，其丰富的类库和面向对象的特性，让我在想象构建一个搜索引擎时，就预感它会是一个非常适合的工具。书中“第2版”的字样也表明了作者对内容的不断更新和完善，这对于一本技术书籍来说至关重要，因为技术的发展日新月异，旧版本的内容可能早已跟不上时代。我期待这本书能够从基础的文本索引、查询解析，到更高级的排名算法、分布式架构等方面，提供一套系统性的学习路径。同时，我也希望书中能够包含一些实际的项目案例，让我能够跟随作者的思路，一步步地将理论知识转化为实际的应用。毕竟，对于我这样一个实践导向的学习者来说，动手去构建和调试，是理解和掌握新技术的最佳途径。这本书的出现，无疑为我学习和探索搜索引擎开发领域打开了一扇新的大门，我迫不及待地想要翻开它，开启这段激动人心的技术之旅。

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这本书的内容正如其名，聚焦于利用C语言来打造搜索引擎。我一直以来对信息检索的底层技术颇感兴趣，但市面上讲解搜索引擎的书籍，要么过于理论化，要么语言晦涩难懂，往往让初学者望而却步。而这本书的出现，我寄予厚望。C作为微软生态下的主力语言，其在企业级应用开发中的地位毋庸置疑，将其与搜索引擎开发相结合，无疑能为许多.NET开发者提供一条通往这一前沿领域的便捷通道。我猜测书中应该会详细讲解如何构建索引，比如如何高效地存储和检索大量的文本数据，如何处理各种文件格式，以及如何设计合理的倒排索引结构。此外，对于搜索引擎的核心——查询处理，我想象书中也会有深入的阐述，包括如何解析用户输入的查询语句，如何进行分词、去除停用词，以及如何根据查询词去匹配索引中的文档。当然，搜索引擎的威力还在于其排名算法，书中是否会介绍TF-IDF、BM25等经典算法，甚至一些机器学习在排名中的应用，这都是我非常期待的部分。如果书中还能包含一些关于用户体验、安全性以及性能优化的讨论，那就更加完美了。

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这本书的标题“使用C开发搜索引擎（第2版）”一下子就抓住了我的眼球。我一直对搜索引擎背后的技术原理感到好奇，特别是当得知可以用C这样一门相对易学且功能强大的语言来实现时，更是激发了我的学习热情。这本书如果能从零开始，逐步引导我构建一个搜索引擎，那将是我梦寐以求的学习体验。我期待书中能够详细讲解搜索引擎的各个组成部分，从数据采集、文档处理，到索引构建、查询解析，再到最终的搜索结果排序。特别是关于索引的构建，我希望能深入了解不同的索引策略，以及它们在性能和存储上的权衡。对于查询的解析，我希望作者能提供一些实用的技巧，比如如何处理同义词、近义词，如何实现布尔查询等。当然，一个优秀的搜索引擎离不开精准的排名算法，我非常期待书中能够详细介绍TF-IDF、BM25等经典算法，并给出在C中的具体实现。如果书中还能涉及一些更高级的主题，比如分布式搜索、实时索引更新等，那将大大提升这本书的价值。

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这本书的标题，‘使用C开发搜索引擎（第2版）’，精准地击中了我的技术兴趣点。我一直在寻求一本能够让我深入理解并动手实践搜索引擎开发的书籍，而C作为我熟悉的开发语言，更是为我打开了另一扇探索未知领域的大门。我期望这本书能够提供一个全面而系统的学习框架，从最基础的文本索引机制讲起，逐步深入到复杂的查询处理和排名算法。尤其吸引我的是，书中是否会讲解如何构建一个高效的倒排索引，如何处理中文分词等针对特定语言的挑战。我对于书中能够提供的具体代码示例和实践项目抱有很高的期望，希望能够通过跟随作者的步伐，一步步构建出自己的搜索引擎雏形。同时，对于现代搜索引擎而言，分布式架构和性能优化是不可或缺的，我希望书中能够对这些方面有所涉及，哪怕是概念性的介绍，也能为我指明未来的学习方向。这本书的出现，让我看到了将C语言的强大功能与搜索引擎的复杂技术相结合的可能性，我迫不及待地想通过阅读它，来提升自己的技术能力，并探索信息检索的奥秘。

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还没看，书质量不错

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买了一堆书，好好学习一下！

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你将发现C# 的更多魅力

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包装不错 内容还没看 应该也还可以

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这本书用来简单了解一下搜索引擎的基本原理，还是比较适合的

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内容一般，没有深入一些的内容。

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