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倒排索引(Inverted Index)是信息检索技术中最常用的数据结构之一,主要用于加速文本检索的过程。在经典的Nosql数据库ElasticSearch中也是采用了这种经典的数据结构。本文将详细介绍倒排索引的基本原理以及应用场景。
一、什么是倒排索引
倒排索引是一种以单词为索引关键字,用于查找包含指定单词的文档列表的数据结构。以搜索引擎为例,当用户输入一些关键词进行搜索时,系统会把所有包含这些关键词的文档返回给用户。而倒排索引就是用来加速这个查询过程的。它将所有文档中的每个词作为关键字,记录下该关键字在哪些文档中出现过,以便在用户查询时快速定位相关文档。
二、倒排索引的原理
倒排索引的核心是由所有文档中的单词建立的索引表,这个表通过单词查找指向文档列表(或词项出现位置列表)的指针。
索引表结构:
单词1-> doc1,doc2,doc3…
单词2-> doc1,doc3,doc5…
单词3-> doc2,doc4,doc5…
…… ……
这里我们可以举一个简单的例子:
我们有2篇文章如下:
第一篇:
you are my best friend.
第二篇:
you are friends.
我们对其建立倒排索引 :
可以发现里面有you are my best friends friend
五个单词。首先我们可以进行一个简单的操作,去掉停用词,什么是停用词,停用词指在自然语言文本中非常常见的单词,它们通常不携带特定含义,例如“the”、“a”、“an”等等,我们可以把 are you my去掉。然后进行一个简单的词根判断,得到两个单词friend和best,其中friend在1和2中都出现了,而best只在1中出现,所以建立索引如下:
注意在早期的es版本中,采用的是TF-IDF来存储文档信息,就是词频-逆文档频率(简单来说这种算法可以突出一个文章中的重点词语)
每个单词对应一个包含该单词的文档列表,文档列表中存储了该单词在文档中出现的位置或频率等信息。这个文档列表是一个有序的列表或者跳表,也可以使用其他数据结构,根据实际应用需求进行选择。
当用户输入一个查询词时,系统会根据这个词查询倒排索引表,找到包含该单词的所有文档,然后将这些文档返回给用户。如果查询是一个包含多个单词的查询,则需要将这些查询词的结果集取交集,得到所有包含这些查询词的文档。
三、倒排索引的应用场景
搜索引擎:倒排索引是搜索引擎检索过程的核心数据结构,所有搜索引擎都是以倒排索引为基础实现的。通过倒排索引可以快速的完成文本检索工作,满足用户检索文档的基本需求。
文本分类:可以通过倒排索引将文档进行分类,一般是将同一类型的文档放在一个倒排索引表中。这样就可以在用户查询时,仅查询指定类型的文档,加快查询效率。
相似文本比较:可以通过计算倒排索引中文档相同的交集和差集,来分析出不同文本之间的相似度。这个技术被应用在文本去重和语义相似度匹配等领域。
四、倒排索引的优化
倒排索引压缩:倒排索引在面对大规模文本数据时,需要考虑索引的存储问题。一般采用分段、分块、分散等方式,将倒排索引表存储在多个文件或多个分区中,以便提高检索效率。
布尔查询优化:当用户的查询是多个单词的布尔查询时,可以通过对单词出现在不同文档的顺序进行排序,加快检索速度。这种优化叫做布尔匹配排序(Boolean Matching Ranking)。
聚合运算优化:当用户查询包含多个单词的统计数据时,可以使用聚合查询优化技术,通过在倒排索引表中存储统计信息,并在查询时找到对应的分支进行检索。
缓存优化:倒排索引查询是一个相对较耗时间的操作,可以通过使用缓存技术,将查询结果缓存到内存或者其他介质中,当下次再次查询相同的关键词时,直接从缓存中读取结果,避免重复查询,提高查询速度。
索引重建优化:当倒排索引表过于庞大时,需要对其进行重建,这个过程既耗时又耗费存储空间。可以通过增量索引和动态索引等技术,避免全量重建索引表,提高索引更新效率。
总的来说,倒排索引是一种高效的信息检索技术,能够满足用户对于文本检索、聚合查询、分类分析等多种需求。倒排索引还有很多进一步的优化技术,比如索引压缩、布尔匹配排序、聚合查询优化、缓存优化、索引重建优化等,这些技术可以根据实际应用场景的特点进行选择和组合,从而有效提高倒排索引的查询效率和应用效果。
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