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搜索引擎在互联网信息检索体系中扮演着至关重要的角色，其核心诉求并非单纯追求查询结果的准确性或丰富性，而是对响应速度的极致追求——若用户查询耗时过长（如超出数秒），即便结果精准，用户也会迅速转向其他工具。当前商业搜索引擎的查询响应时间已普遍压缩至微秒级，这一目标的实现依赖于缓存机制：用户获取的并非实时生成结果，而是预置于服务器的高频查询缓存数据。本文将从网页搜集、预处理、查询服务三个核心环节，结合百度等实际案例，系统剖析搜索引擎的工作逻辑，并探讨用户行为模块对结果的影响机制。
网页搜集是搜索引擎获取原始数据的基础环节，其核心执行主体为爬虫程序（Google称“Spider”，百度称“Baiduspider”）。爬虫的抓取目标聚焦于三类页面：从未被索引的新页面、已抓取但内容发生更新的页面，以及原页面已被删除但需记录失效信息的页面。发现此类页面的关键在于起始点的选择与链接遍历策略。
关于爬虫起始点，业界存在两种主流观点：一是从高权重“种子站点”出发，依据权重层级逐级扩散；二是基于页面更新周期动态计算抓取时机。百度官方博客《索引页链接补全机制的一种办法》明确提及，spider会探测网页的发布周期，以合理频率检查页面，后者更符合百度的实际逻辑——其索引库中每个URL集合均关联最优抓取时间参数，结合站点内容更新规律动态调度资源。
爬虫通过超链接发现新页面的过程，本质上是将互联网视为有向图结构：从初始URL集合出发，沿链接遍历新节点，每发现一个URL即与集合内已有数据比对，去重后加入待抓取队列。遍历策略上，传统算法包括深度优先（DFS）和宽度优先（BFS），但商业搜索引擎（如百度）会结合域名权重、服务器矩阵分布、页面更新频率等复杂因素优化策略，实现资源的高效分配。
需注意的是，site命令返回的结果并非百度实际收录量，而是索引库中的预估数据，精确收录量需通过站长工具查询。这一细节反映了搜索引擎对外公开数据与内部索引机制的区别。
预处理是搜索引擎最复杂的环节，多数排名算法在此阶段生效，核心目标是将原始网页转化为可检索的结构化数据。其流程包含多个关键技术步骤：
