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File metadata and controls

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Search Engine by Golang

Introduction

使用golang写的最简搜索引擎,目前主要分为4个模块:爬虫构造数据(可有可无,构建好自己的博客后删除此模块)、分词模块(用于对源文件进行分词,构建用于索引的tag,可改进优化)、倒排索引(对索引tag构建倒排索引)和BTree(实现搜索的数据结构,可与BPlusTree、RBTree等进行性能对比分析)。工程目录结构如下:

├── btree
│   ├── bplustree.go     ------btree
│   ├── internode.go     ------btree内节点的定义和操作
│   ├── leafnode.go      ------btree叶节点的定义和操作
│   └── node.go          ------节点的接口类
├── serment    
│   └── segment.go       ------分词部分,对爬虫爬取的数据进行分词
├── invertidx    
│   ├── dict.go          ------由分词部分构成的字典,实现词和整型数据的映射
│   ├── file.go          ------文件相关的操作
│   ├── index.go         ------倒排索引的主要实现,使用外排序算法对分词进行排序
│   └── page.go          ------暂未使用,文件映射功能
├── main.go
└── crawler
    ├── sinaLogin.go     ------模拟登陆模块,工程中实现了新浪微博的模拟登陆
    ├── crawler.go       ------爬虫模块的入口,将接口暴漏于分布式模块
    ├── request.go       ------包装请求
    └── scrawler.go      ------爬虫的辅助类

Requirements

1. Golang(1.6)           -------开发语言
2. BTree、倒排索引、外排序等算法

Implement

BTree

原理参考BTree和B+Tree详解 算法实现分拆为内节点、叶结点和根结点三个文件。内节点和叶结点包含插入搜索和查找操作,具体实现可参考代码

写好了实现的大体思路,假期结束还未调通,有时间继续完善。

倒排索引

使用外排序对各个文本的分词结果进行排序,生成一个倒排索引文件(目前只是单机实现)

输入为分词部分构造的词典,输出为设计好的倒排索引文件也是BTree的输入

爬虫部分

构造原始数据

输出纯文本文件,是分词部分的输入

分词

暂时使用结巴分词进行分词(改进使用深度学习进行分词)

输入为爬虫部分构造的数据,输出分词字典为倒排的输入

Using

各个模块在main.go中独立运行、调试

To Do List

1) BPlusTree、RBTree实现、性能分析
2) 应用个人博客的全文索引
3) 使用MapReduce进行外排序的分布式实现
4) 使用深度学习进行分词改进(测试发现结巴分词准确率略低,深度学习在NLP已经很成熟)

Discussing