演算法引擎
『壹』 搜索引擎的演算法是怎樣的
這個應該能幫上你的
有搜索引擎，包括google的各種演算法和原理的。
『貳』 實時計算平台和實時計算引擎的區別
是百分點推薦引擎面臨的首要問題。本文將從系統架構和演算法兩方面全介紹百分點...相比較離線計算而言,實時計算在演算法方面需要考慮的更 多,這是因為實時計算能夠用
『叄』 百度搜索引擎的演算法是怎樣的
網路基礎演算法分析：鏈接流行度核心演算法+網路推廣+框計算+開放平台
1.【鏈接流行度】和大多數關鍵詞搜索引擎一樣，頁面URL地址鏈接的流行程度為核心的基礎核心演算法；
2.【網路推廣】起先叫做網路競價，後改為網路推廣，包括關鍵詞競價演算法和網盟推廣演算法兩部分；
3.【框計算】語義分析、行為分析、智能人機交互、海量基礎演算法等。
網路收錄流程
1.【頁面的收錄】搜索蜘蛛程序>收錄的頁面鏈接>現新的鏈接並爬行>的頁面及內容合格>錄快照並分類存儲>立頁面基本數據（頁面URL、頁面關鍵詞、頁面標題描述、收錄來源、收錄時間、內容簡述、頁面權重、更新周期）；
2.【網路免費產品】網路、網路文庫、網路貼吧、網路知道、網路空間等網路自身免費產品的頁面收錄；
3.【網路開放平台】主要是站長提供的結構化數據（網站與網路的深度合作，如汽車網站的參數數據、網路知道介面等）和開發者提交的各種應用（開發者加入網路開發者中心並提交相關應用通過審核）；
4.【網路競價推廣】網站主開通網路推廣賬戶>付費並通過網站審核>輯關鍵詞廣告及推廣計劃>交網路推廣後台；
5.【網路網盟推廣】網站主開通網路推廣賬戶>付費並通過網站審核>輯網盟廣告及推廣計劃>交網路推廣後台；網路聯盟廣告合作夥伴站長參與網盟推廣並審核通過》預留廣告位並做好網盟介面。
網路檢索流程
搜索需求>義分析>據庫檢索>名顯示反饋
1.【網路搜索頁面的檢索】用戶輸入關鍵詞並檢索>架算（語義分析及分詞判斷、行為分析、智能人機交互、海量基礎演算法）>計算結果（開放平台的數據、傳統搜索結果、網路推廣結果、網路自身產品結果）>計算結果排名。
2.【網路網盟頁面的推薦】用戶訪問網路網盟某合作網站頁面>盟演算法根據用戶瀏覽器大量有價值的搜索Cookis計算並推薦廣告>戶被有質量的廣告吸引並點擊>盟推廣後台引導用戶進入參與網盟推廣的網站相應頁面。
『肆』 搜索引擎演算法的定義
搜索引擎演算法：獲得網站網頁資料，建立資料庫並提供查詢的系統，我們都可以把它叫做搜索引擎。搜索引擎的資料庫是依靠一個叫「網路機器人（crawlers）」或叫「網路蜘蛛（Spider）」的軟體，通過網路上的各種鏈接自動獲取大量網頁信息內容，並按一定的規則分析整理形成的。Google、網路都是比較典型的搜索引擎系統。 為了更好的服務網路搜索，搜索引擎的分析整理規則---即搜索引擎演算法是變化的。搜索引擎演算法的變革將引領第四代搜索引擎的升級。
『伍』 搜索引擎的演算法怎麼這么高效
集群。（N多的索引伺服器）
資料庫cache。（所以搜索結果的實時性是有限的，即使藉助演算法push）
『陸』 搜索引擎演算法都有哪些
這個的話一般來說都不是很清楚，
但如果是一些大體的演算法 如下： 谷歌PR值演算法：（1-d）+d/(pr（t）/pr（y）+……pr（tn）/pr（yn）+……)
D代表0.85 而pr（t）是指友情鏈接的對方網站的PR值 pr（y）是指友情鏈接的對方網站的導出友情鏈接的數量
『柒』 搜索引擎演算法工程師，我想去研究學習演算法
演算法研究半路起家比較難，不如把本專業做好做精。真心的
『捌』 引擎和引擎之間的區別是數據結構,演算法還是哪些更細的東西
區別就是架構,也可以理解為邏輯,物理模型。顯卡引擎就好比道路(道路模型一樣也具備邏輯性),這片區域的道路你設計的可以讓車輛盡可能快速的通過,也可以設計成讓車輛盡可能多的去往各個地方,亦或者實現更高級的設計,實現2者兼並的功能。而游戲畫面大多數是使用即時演算實現的,這個都是游戲軟體的內容通過驅動,調用硬體來實現的,因此驅動在這里充當介面橋梁的作用,根據一個游戲的勤快調整介面,自然很容易提升某個游戲對顯卡硬體的利用率。同時這個事情是需要游戲軟體和顯卡驅動開發共同完成的。
『玖』 幾種搜索引擎演算法研究
2.1Google和PageRank演算法
搜索引擎Google最初是斯坦福大學的博士研究生Sergey Brin和Lawrence Page實現的一個原型系統[2]，現在已經發展成為WWW上最好的搜索引擎之一。Google的體系結構類似於傳統的搜索引擎，它與傳統的搜索引擎最大的不同處在於對網頁進行了基於權威值的排序處理，使最重要的網頁出現在結果的最前面。Google通過PageRank元演算法計算出網頁的PageRank值，從而決定網頁在結果集中的出現位置，PageRank值越高的網頁，在結果中出現的位置越前。
2.1.1PageRank演算法
PageRank演算法基於下面2個前提：
前提1：一個網頁被多次引用，則它可能是很重要的；一個網頁雖然沒有被多次引用，但是被重要的網頁引用，則它也可能是很重要的；一個網頁的重要性被平均的傳遞到它所引用的網頁。這種重要的網頁稱為權威（Authoritive）網頁。
前提2：假定用戶一開始隨機的訪問網頁集合中的一個網頁，以後跟隨網頁的向外鏈接向前瀏覽網頁，不回退瀏覽，瀏覽下一個網頁的概率就是被瀏覽網頁的PageRank值。
『拾』 搜索引擎演算法的因子分析
從公式中我們可以清楚的知道，影響pagerank分數的因素依次是「相關關鍵詞」、「域名」、「外鏈」、「用戶數據」、「內容質量」以及「人工干預」六個方面。那麼又是哪些因素影響到了這幾個方面呢？ 1.網頁title中關鍵詞的處理
2.H標簽（h1-h6）中關鍵詞的處理
3.文本內容中關鍵詞的密度
4.外鏈中關鍵詞的選擇
5.域名中的關鍵詞 1.域名注冊前的歷史問題
2.域名注冊時間的長短
3.外鏈網站的權重
4.外鏈、給出鏈接的相關度
5.是否使用歷史、鏈接形式 1.鏈接域名權重
2.是否錨文本
3.鏈接數量/鏈接權重（PR或其他參數）
4.外鏈網頁的主題相關度
5.鏈接的時間 1.搜索引擎結果頁面(SERPs)的點擊率
2.用戶在網頁上呆的時間
3.域名或URL搜索量
4.訪問量及其他*可以監測到的數據（工具條、GA等） 1.內容的相關度
2.內容的原創性
3.內容的獨特性
4.內容的搶先性和長效性 1.投票人員干預
2.關鍵詞人工加（扣）分
3.機器演算法干預