1. 类似于搜索引擎的 对搜索结果排序的算法急求。
理论上，我们可以根据任意的规则对搜索引擎结果进行排序，比如按照访问量排序等，然而在Google使用的排序算法问世后，上述的排序方试都被证明并不适用于互联网。 Google是目前为止最流行的一个通用的搜索引擎，最初只是两个斯坦福大学学生的科研项目，Sergey和Larry Page希望让绝大部分使用搜索引擎的人都能搜索结果的第一页找到他想要的结果，为了达到这个目的他们发明了开创时代的PageRank(据说名字来源于LarryPage)排序算法，并将此发表在论文《The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Wed Search Engine》中，之后的实践证明,PageRank对搜索结果的排序优于其他算法。 PageRank的原理类似于科技论文中的引用机制：谁的论文被引用次数多，谁就是权威。在互联网上，链接就相当于“引用”，在B网页中链接了A，相当于B引用了A，如果在C、D、E、F中都链接了A，则说明A网页重要，A网页的PageRank值也就高。 计算PR值有一个简单的公式： 网页A级别=（1-系数）+系数*（网页1级别/网页1链出个数+网页2级别/网页2链出个数+++++ 网页N级别/网页链出个数）其中系数为一个大于0小于1的数。一般设置为0.85。网页1、网页N表示所有链接指向A的网页。 由以上公式可以看出如下三点。 1、链指向A的网页越多，A的级别越高。即A的级别和指向A的网页个数成正比，在公式中表示，N越大，A的级别越高。 2、链指向A的网页，其网页级别越高，A的级别也越高。即A的级别成正比，在网页中表示，网页N级别越高，A的级别也越高。 3、链指向A的网页，其链出的个数越多，A的级别越低。即A的级别和指向A的网页的链出个数成反比，在公式中表示，网页N链出个数越多，A的级别越低。 通俗的讲，从网页A导向网页B的链接，可以看作是网页A对页面B 的支持投票，Google根据这个投票数来判断页面的重要性，但Google看了投票数之后还对投票者（链接的页面）进行了分析、重要性较高的链接所投的票的价值会更高，比如新浪、雅虎、微软的首页都有某页面的链接，可能比其在另外网站取得的30个链接都要有效。 通过上面公式，可以形成一个巨大的方程组，对这个方程组求解，就得到每个网页的PR值。当然互联网有数百亿个网页，那么这个方程组就有数百亿个未知数，方程组虽然是有解，但计算非常复杂。 每个网页都有PR值。下载Google的免费工具栏后，没打开一个网页都可以清楚地看见其PR值（大概） 国内的网络是全球最重要的的搜索引擎，其创始人李彦宏在1996年申请了名为“超链分析”的专利。“超链分析”的原理和PR的原理类似，所以在搜索引擎的算法上，两种搜索引擎的主体很相近。 除了用PR算法衡量网页的重要程度意外，还有上百种因素参与排序。现在常用的算法有如下3中： （1）HillTop算法，HillTo是搜索引擎结果排序算法，由Google工程师Bharat在2001年提出并获得专利。Google自诞生之日起，其排序规则就经常变化，但变化最大的一次就是基于HillTo算法进行的改进。 HillTo算法的指导思想和PR是一致的，都是通过网页被链接的数量和链接质量来确定搜索结果的排序权重，但HillTo认为只计算来自具有相同主题的相关文档链接对搜索者的价值会更大：即主题相关网页之间的链接对于权重计算的贡献比主题不相关的链接价值要更高。如果网站是介绍服装的，有10个链接都是从“服装”相关网站链接过来，则这10个链接比另外10个从“电器”网站链接过来的贡献大。Bharat称这种对主题有影响的文档为“专家”文档，从这些专家文档页面到目标文档的链接决定了被链接网页的重要性。 PR与HillTop算法结合后，在排序过程中就能更好的提现文档与搜索关键词之间的匹配程度，在两个具有同样主题且PR相近的网页排序中，HillTop算法显得非常重要。HillTop同时也避免了许多想通过增加无效链接来提高网页PR值的作弊方法。 （2）锚文本。锚文本就是链接文本。锚文本可以作为其所在内容的评估。正常来讲，页面中增加的链接都会个页面本身的内容有一定关系。如服装的行业网站上会增加一些同行网站的链接或者一些做服装的致命企业的链接。另一方面，锚文本能作为所指向页面的评估。锚文本能耐精确地描述所指向的内容，如个人网站上你增加Google的链接，则锚文本显示问“搜索引擎”。这样通过锚文本本身就能知道，Google是搜索引擎。 由此可见，在网页中选择合适的锚文本，则可让所在网页和所指向的网页的重要程度有所提升。 （3）页面板式。每个网页都有板式，包括标题、字体、标签等。搜索引擎也会利用这些板式来识别搜索词也页面内容的相关程度。以静态的html格式的网页为例，搜索引擎通过蜘蛛把网页抓取下来后，需要图区里面的正文内容，过滤其他HTML代码。在提取内容时，搜索引擎就可以记录所有板式信息，包括：哪些词在标题中出现，哪些词在正文中出现，哪些词比其他字体大，哪些词加粗过，哪些词用KeyWord表示过的等，这样在搜索过程中就可以根据这些信息来确定所搜索词的相关程度。 对于排序算法的真正实现细节，Google等搜索引擎不会透露，但我们能掌握一些原则。MattCutts是一位Google的雇员，他在其博客上说“SEM工作中最明智的选择是从下面这个问题得来的：对用户最有用的是什么？”而DannySullivan，这位当今搜索领域非常致命的权威人士，在回答“如何考虑SEO的真谛”这个问题事表示“好的Html标题。优秀的页面正文、高价值的内容，同时还要确保蜘蛛能够顺利访问网站，这些准则已经发挥了将近二十年的作用”。
2. 搜索引擎算法体系简介——排序和意图篇
以下是对刘老师在DataFun Talk算法架构系列活动中关于搜索引擎算法体系——排序和意图篇的简化整理。刘老师重点讲解了搜索引擎算法在排序和意图识别领域的应用，随着技术发展，搜索算法经历了从简单模型到深度学习的演变。
早期，2010年前的搜索算法主要依赖简单模型如贝叶斯、LR和决策树，虽效果良好，但数据量小。进入2010年至2013年，复杂算法如贝叶斯网络、点击模型等开始应用，如GBDT/RF用于排序，深度学习如CNN、RNN得到广泛应用。现在的搜索引擎不仅算法提升，还引入监督、非监督学习和强化学习，尝试将这些理论应用于实际场景。
搜索引擎框架经历了三个阶段：初始阶段依赖用户手动查找；第二阶段引入开放平台，要求算法精准定位用户需求；第三阶段是知识图谱和精准问答，涉及实体识别和关系挖掘。搜索引擎开发框架中，查询分析包括查询词分析和意图识别，文章排序则有多种模型，如LTR、点击模型和个性化模型。
在算法部分，查询分析主要通过规则、分类器（如神经网络）和深度学习进行，文章排序则涉及LTR、点击模型和个性化模型的结合。意图识别则运用规则挖掘和机器学习模型，如Bayes、LR和深度学习模型。这些模型各有优缺点，如规则识别算法简单高效，深度学习模型计算速度快但需要大量数据。
最后，刘老师提到的未来趋势包括使用用户行为数据的增强学习和对抗网络模型，以及结合人工标注数据的Ubias LTR，以优化排序策略和用户体验。如果你想深入了解这些算法，可以查阅相关论文和进一步探讨。
3. 搜索引擎的排名原理是怎样的
要了解搜索引擎优化，首先了解搜索引擎的基本工作原理。搜索引擎排名大致上可以分为四个步骤。 爬行和抓取
搜索引擎派出一个能够在网上发现新网页并抓取文件的程序，这个程序通常被称为蜘蛛或机器人。搜索引擎蜘蛛从数据库中已知的网页开始出发，就像正常用户的浏览器一样访问这些网页并抓取文件。
并且搜索引擎蜘蛛会跟踪网页上的链接，访问更多网页，这个过程就叫爬行。当通过链接发现有新的网址时，蜘蛛将把新网址记录入数据库等待抓取。跟踪网页链接是搜索引擎蜘蛛发现新网址的最基本方法，所以反向链接成为搜索引擎优化的最基本因素之一。没有反向链接，搜索引擎连页面都发现不了，就更谈不上排名了。
搜索引擎蜘蛛抓取的页面文件与用户浏览器得到的完全一样，抓取的文件存入数据库。 索引
搜索引擎索引程序把蜘蛛抓取的网页文件分解、分析，并以巨大表格的形式存入数据库，这个过程就是索引。在索引数据库中，网页文字内容，关键词出现的位置、字体、颜色、加粗、斜体等相关信息都有相应记录。
搜索引擎索引数据库存储巨量数据，主流搜索引擎通常都存有几十亿级别的网页。 搜索词处理
用户在搜索引擎界面输入关键词，单击“搜索”按钮后，搜索引擎程序即对输入的搜索词进行处理，如中文特有的分词处理，对关键词词序的分别，去除停止词，判断是否需要启动整合搜索，判断是否有拼写错误或错别字等情况。搜索词的处理必须十分快速。 排序
对搜索词进行处理后，搜索引擎排序程序开始工作，从索引数据库中找出所有包含搜索词的网页，并且根据排名计算法计算出哪些网页应该排在前面，然后按一定格式返回“搜索”页面。
排序过程虽然在一两秒之内就完成返回用户所要的搜索结果，实际上这是一个非常复杂的过程。排名算法需要实时从索引数据库中找出所有相关页面，实时计算相关性，加入过滤算法，其复杂程度是外人无法想象的。搜索引擎是当今规模最大、最复杂的计算系统之一。
但是即使最好的搜素引擎在鉴别网页上也还无法与人相比，这就是为什么网站需要搜索引擎优化。