大型网站怎么制作实现搜索系统(大的网站制作,关键词优化)

模式匹配算法大部分搜索算法采用匹配的方法，也就是说，它们会比对用户的査询字符串与网站文件全文的索引，以寻找符合的文本字符串。找到吻合字符串时，来源文件就加进搜索集合中。所以，如果用户输入査询字符串“electric guitar”时，任何文件只要含有“electric guitar”，就会被检索出来。听起型当简单，但是这个比对过程可以用很多不同方式运作，以产生不同的结果。有些算法传回很多的结果，而这些结果各有不同的相关性，有些算法只传回高质量的结果。变动范围的两个极端术语就是査全率和査准率。甚至还有公式可以计算他们：査全率=#检索出来的相关文件牌集合中的所有文件，査准率=#检索出来的相关文件/#集合中的相关文件。那么是否可以兼顾两者呢，可惜，鱼与熊掌不可兼得，考虑大到用户的利益，我们需要在西者间取得平衡，然后，根据选择一种搜索引擎，其算法是偏向杳全率或者杳准率视情况而定，其他做法当你有“好”文件在手上时，有些算法会把该文件转换得相当于一个查询(这种做法通常称为文件相似度)。例如“the”“is”“he”这些停用词会从好文件中抽掉，留下一组语义丰富的术语，足以代表文件即可。然后，这些术语会转换成一种査询字符串，面这种査询字符串可以让你检索出类似的结果。另一种做法展示那些已经使用相类似的元数据做过索引的结果。当然，一定还有其他的搜索算法，但重点是这些算法的主要目的是找出最好的文件集合作为搜索结果。但是，“最好”是相当主观的，而且必须了解什么人想在你的网站上找到什么。分组结果尽管我们可以用各种方式列出结果，却没有一种是完美的。像Google的混合式做法就很有希望，但是，通常必须介入搜索的设计工作，才可能拥有这样的工具。无论是哪种情况，我们的网站通常是越来越大，因此，搜索结果也会变大。同时，当用户放弃再看时，那些就只是理想中的。然而另一种替代排序和排名的做法看来是有希望的：依照某个共同的方面把结果聚集起来。当结果按类别和等级分组时，可以改善效果。 我们怎么分组结果？可惜，明显的方式都没什么用：我们可以使用现有的元数据，诸如文件类型以及文件建立/修改日期，让我们把搜索结果分成几个组群。比较游泳的是从手工添加的元数据衍生出来的组群，诸如主题、用户、语言，以及产品家族。可惜，根据手工添加的做法会贵到吓人。有些自动化工具可以得到比较有用的主题类型组群，通常可以满足用户所需。这些组群为结果提供了情境，你可以选择你最感兴趣的目录，就能够浏览相当小的一群搜索集合，以及一群相同主题领域的文件(理想上) 。这种做法很类似动态产生的搜索区域。设计捜索界面用户差异性大，搜索技术也花招百出，所以实在没有什么单一化的理想捜索界面。在 web早起，很多搜索引擎都是在校仿在线图书馆目录和以CD-ROM为主的数据库中所采用的“传统”搜索引擎功能，这些传统系统多半提供给研究者、图书馆员及专业人士，面用户通常要懂得复杂语言才能使它们。在web的用户：爆炸增长之后，全方位的搜索经验和专长下降到最低点，新生代的用户没那么多耐性。用户通常只会输入一两个术语，不会包含任何运算符，然后就按下 “搜索”按钮，并希望能得到最佳的结果。搜索引擎开发人员的做法是，把老式的花悄找事隐藏在“高级捜索”界面之中。 由于以上理由，最终又会晃回老路，支持受到挫折的用户可以用的搜索语言，而且他们也愿意花时间学习复杂的搜索界面，并构造出査询字符串。但是就目前面言，假设最好的做法是让搜索界面尽可能简单，而这也是相当合理的。