我們向搜索引擎提交一個查詢，搜索引擎會從先到后列出大量的結(jié)果，排序的不同帶來的經(jīng)濟效應(yīng)也不同，我們想要的就是讓自己的搜索結(jié)果靠前，更好 是能得到 。那么這些搜索結(jié)果排序的標(biāo)準(zhǔn)是什么呢？

還是看看百度搜索研發(fā)部以求醫(yī)為例談搜索引擎排序算法的基礎(chǔ)原理。

比如，如果我牙疼，應(yīng)該去看怎樣的醫(yī)生呢？假設(shè)只有三種選擇：

A醫(yī)生，既治眼病，又治胃病；

B醫(yī)生，既治牙病，又治胃病，還治眼??；

C醫(yī)生，專治牙病。

A醫(yī)生 不在考慮之列，B醫(yī)生和C醫(yī)生之間，貌視更應(yīng)該選擇C醫(yī)生，因為他更專注，更適合我的病情。假如再加一個條件：B醫(yī)生經(jīng)驗豐富，有二十年從醫(yī)經(jīng)歷，醫(yī)術(shù)高明，而C醫(yī)生只有五年從醫(yī)經(jīng)驗，這個問題就不那么容易判斷了，是優(yōu)先選擇更加專注的C醫(yī)生，還是優(yōu)先選擇醫(yī)術(shù)更加高明的B醫(yī)生，的確成了一個需要仔細(xì)權(quán)衡的問題。

至少，我們得到了一個結(jié)論，擇醫(yī)需要考慮兩個條件：醫(yī)生的專長與病情的適配程度、醫(yī)生的醫(yī)術(shù)。大家 覺得這個結(jié)論理所當(dāng)然，而且可以很自然地聯(lián)想到，搜索引擎排序不也是這樣嗎，既要考慮網(wǎng)頁內(nèi)容與用戶搜索查詢的匹配程度，又要考慮網(wǎng)頁本身的質(zhì)量。

但是，怎么把這兩種因素結(jié)合起來，得到一個，而不是兩個或多個排序標(biāo)準(zhǔn)呢？簡單的加減乘除是不夠嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?，更?能跟數(shù)學(xué)這樣堅實的學(xué)科聯(lián)系起來。人類在古代就能建造出高樓，但要建造出高達(dá)數(shù)百米的摩天大廈，如果沒有建筑力學(xué)、材料力學(xué)這樣堅實的學(xué)科作為后盾，則是非常非常困難的。同理，搜索引擎算法要處理上億的網(wǎng)頁，也需要更為牢固的理論基礎(chǔ)。

求醫(yī)，病人會優(yōu)先選擇診斷準(zhǔn)確、治療效果好的醫(yī)生。而對于搜索引擎來說，一般按網(wǎng)頁滿足用戶需求的概率從大到小排序。如果用q表示用戶給出了一個特定的搜索查詢，用d表示一個特定的網(wǎng)頁滿足了用戶的需求，那么排序的依據(jù)可以用一個條件概率來表示：

這個簡單的條件概率，將搜索引擎排序算法與概率論這門堅實的學(xué)科聯(lián)系了起來。可以看到，搜索引擎的排序標(biāo)準(zhǔn)，是由三個部分組成的：搜索查詢本身的屬性P(q)、網(wǎng)頁本身的屬性P(d)、兩者的匹配關(guān)系P(q|d)。對于同一次查詢來說，擁有 網(wǎng)頁對應(yīng)的P(q)都是一樣的，因此排序時可以不考慮，即

搜索引擎為了提高響應(yīng)用戶搜索查詢的性能，需要事先對擁有 待查詢的網(wǎng)頁做預(yù)處理。預(yù)處理時，搜索引擎預(yù)處理只知道網(wǎng)頁，還不知道用戶查詢，因此需要倒過來計算，即分析每個網(wǎng)頁能滿足哪些需求，該網(wǎng)頁分了多大比例來滿足該需求，即得到公式右邊的 項P(q|d)，這相當(dāng)于醫(yī)生的專注程度。

比如，一個網(wǎng)頁專門介紹牙病，另一個網(wǎng)頁既介紹牙病又介紹胃病，那么對于“牙疼”這個查詢來說，前一個網(wǎng)頁的P(q|d)值就會更高一些。

公式右邊的第二項P(d)，是一個網(wǎng)頁滿足用戶需求的概率，它反映了網(wǎng)頁本身的好壞，與查詢無關(guān)。假如要向一個陌生人推薦網(wǎng)頁(我們并不知道他需要什么)，那么P(d)就相當(dāng)于某個特定的網(wǎng)頁被推薦的概率。在傳統(tǒng)的信息檢索模型中，這個不太被重視，之前都試圖只根據(jù)查詢與文檔的匹配關(guān)系來得到排序的權(quán)重。而實際上，這個與查詢無關(guān)的量是非常重要的。

假如我們用網(wǎng)頁被訪問的頻次來估計它滿足用戶需求的概率，可以看出對于兩個不同的網(wǎng)頁，這個量有著極其巨大的差異：有的網(wǎng)頁每天只被訪問一兩次，而有的網(wǎng)頁每天被訪問成千上萬次，這對于排序非常重要。

總而言之，這個公式模型告訴了我們網(wǎng)頁與查詢的匹配程度，和網(wǎng)頁本身的好壞都是參與排序排名的重要因素。

怎么樣？文章中的內(nèi)容在現(xiàn)在是不是有很多都似曾相似，是不是在互聯(lián)網(wǎng)上看到很多文章都和這類似？其實很多內(nèi)容都是從這里衍生出去的。比如搜索引擎的綜合得分排序、比如關(guān)鍵詞與網(wǎng)頁內(nèi)容的相關(guān)度、比如網(wǎng)頁本身好壞對排序影響等等。

一個更 簡單的例子，知名 的搜索引擎排序算法pagerank算法，其實就是為了彌補傳統(tǒng)算法對P(d)值（頁面本身好壞判斷）的不足而產(chǎn)生的，Pagerank是對網(wǎng)頁好壞判斷的一個不錯的標(biāo)準(zhǔn)。而現(xiàn)在的網(wǎng)頁點擊量、停留時間、跳出率、頁面訪問速度等都是對網(wǎng)頁滿足用戶需求概率的預(yù)估，這一個因素越來越重要。

其實也是大篇幅的在談?wù)劸W(wǎng)頁本身好壞這一點。隨著用戶時代來臨，用戶投票越來越影響搜索排名，而用戶主要衡量的除了需求滿足外就是網(wǎng)頁本身質(zhì)量。所以，網(wǎng)頁本身質(zhì)量不管對于用戶還是搜索引擎，在排序上都變得越來越重要。

一句話，很多時候需要透過現(xiàn)象去看本質(zhì)，而你看透這個本質(zhì)后，再看其他現(xiàn)象，一切都那么明了。謝謝閱讀，希望能幫到大家，請繼續(xù)關(guān)注鄭州路普網(wǎng)站優(yōu)化公司，我們會努力分享更多專業(yè) 的文章。