1 例子

倒排索引是搜索引擎的基础算法，假设用户有个搜索query，“苏州本轮疫情源头”，得到的响应如下：

它是如何实现的呢？我们现在将query检索简化一下，假设这里有query“苏州本轮疫情源头”和存在于网页数据库中的四个网页：

4个网页

网页一：此次苏州疫情的源头，很多人认为...

网页二：本轮特大暴雨苏州的降水量达到...

网页三：2022苏州旅游攻略,苏州自由行攻略...

网页四：本土确诊+80!湖北武汉疫情源头查明...

那么现在需要从4个网页中选取一个最合适的，需要进行如下操作。

1.1 关键词匹配

       使用关键词匹配这种方法直接有效，即网页中包含查询的关键词越多，网页和查询query的相关度也就越大。在此之前需要进行文本预处理：

分词

       将句子分成短语或关键词，python中有许多中文文本分词的库，可以使用jieba库进行分词。例如将query“苏州本轮疫情源头”分为{苏州，本轮，疫情，源头}。当然四个网页内容也需要分词：

网页一：此次，苏州，疫情，的，源头，很多，人，认为

网页二：本轮，特大，暴雨，苏州，的，降水量，达到

网页三：2022，苏州，旅游，攻略，苏州，自由行，攻略

网页四：本土，确诊，+，80，!，湖北，武汉，疫情，源头，查明

去除停用词

       在分词完之后，我们需要进行去除停用词操作，去除一些和查询无关紧要的东西，例如标点符号，语气词等。

      从上述表格“匹配个数”中我们可以得知，网页一是和查询query“苏州本轮疫情源头”最匹配的网页。

2 倒排索引   

       看到这里大家会有疑问，这和倒排索引有什么关系？大家需要从实际考虑，这个例子只有4个网页，检索起来比较容易，而实际情况网页的数量是数以万计的，那这样一个个去获取关键字匹配程度的效率是非常低的。引入倒排索引就很好的优化了这个问题。
      在前面的介绍中，索引是网页（即key：网页一、二...），值是待匹配关键字(即value：此次、苏州、疫情...)。
      倒排索引就是反过来：网页待匹配关键字作为索引(即key：此次、苏州、疫情...)，所在网页索引为值(即value：网页一、二...)。前面的表格就可以改写成，

       从上面表格可知，网页一是包含最多query关键词的网页，采用倒排索引的方法，使用倒排索引这种搜索的效率明显高了很多。

       大家这时会问了，倒排索引的时候不也需要遍历所有的网页吗？不然怎么统计哪个网页包含的关键字最多？其实倒排索引的工作实现采用离线的工作完成了，即关键词苏州（网页一、网页二、网页三）已经提前创建好了，在查询的时候就直接从索引中查询。如图：

       建立倒排索引不用考虑实时性的，庞大的数据量可以离线进行，但用户的在线查询则需要保证实时性，在查询时直接从建立好倒排索引服务器中查询。