隨著電腦硬體及網路連線設備快速成長，網路上資訊量爆炸性的成長速度遠超過硬體設備的進步。如何快速有效地收集所須資訊，並且加以組織整理，已經成為現代人不可或缺的能力。本文將帶您一探搜尋引擎的基本運作原理，並經由分散式計算的架構來展望未來資訊搜尋的趨勢。
搜尋引擎的前身
在網際網路（Internet）尚未建立的年代，圖書館早已成為人類知識與智慧累積的重要地點。除了平面媒體如：報紙、書籍、雜誌、期刊等之外，想要在各種非數位媒體上搜尋資訊，不僅費時，而且並不容易找到所須的資料。
在1990年初Internet草創時期，World Wide Web（WWW，簡稱Web）尚未成型的年代，檔案傳輸主要是透過 FTP（File Transfer Protocol）的方式來進行。如果想要分享檔案，必須自行架設FTP伺服器，然後以口耳相傳方式告知親朋好友，該連線到哪個伺服器的哪個目錄才能抓到什麼檔案。後來大量匿名式（Anonymous） FTP伺服器逐漸架設起來，使得所有使用者都可以任意儲存或抓取各種檔案，其中被用來搜尋這些檔案的重要工具，就是Archie[1]，這便是搜尋引擎（search engine）最早的起源。當時除了檔案之外，還有儲存在Gopher伺服器上的文件（只有純文字，不含圖片、聲音、影像等多媒體）可供瀏覽，而Veronica[2]便是其中用來搜尋Gopher文件的一個系統。
資訊超載（Information Overload）
隨著網際網路的蓬勃發展，Web已經逐漸整合各種數位媒體。在任何時刻，全球各地的使用者不斷以網頁（Web pages）的形式整理出自己所知的資訊，使得Web成為全球最豐富的動態知識庫。
自從2000年以來，Peer-to-Peer（P2P，對等式）網路架構逐漸引起廣泛重視。從Napster以MP3壓縮格式進行音樂檔案分享（file sharing）開始，到Gnutella、Morpheus，甚至是國內的ezPeer、Kuro等，各種檔案分享軟體充斥。這些P2P軟體將網路上所有願意分享出來的硬碟空間，整合成一個超大的網路硬碟，內容除了網頁外，還包含了其他媒體格式，如：文字、圖片、聲音、影像、...等，更加豐富了網路上的資源。
然而這些大量資料（data）如果不加以整理、消化，充其量只是一堆沒有用的垃圾。因此如何在龐大且不斷進化的網路資源中找到所想要的資訊（information），進而獲得知識（knowledge）、甚至智慧（wisdom），已經成為非常重要的課題[8]，如圖一。
網路最佳工具 － 搜尋引擎
在這種資訊超載（information overload）的情形下，網頁搜尋引擎（Web search engine，或簡稱搜尋引擎）應運而生。早期的搜尋引擎，如：Yahoo，是採用人工方式收集網頁、整理資訊。他們以人工方式將全球的網頁分為數類，每一類再細分更多的子類（sub-category），形成一個階層式目錄（hierarchical directory），以供查詢。所有收集來的網頁，則依照內容性質不同分別放在不同類別底下。
人工分類整理雖然比較精確，但是效率相當差，況且Web data 瞬息萬變，Yahoo Directory無法即時反應出網頁結構的動態變化，便可能產生許多過時、無法連結的 dead link，也容易造成收錄網頁涵蓋範圍（coverage）有限的缺點。
因此，Lycos、Alta Vista等搜尋引擎開始運用電腦自動上網收集網頁，並加以整理以供查詢。之後，又有許多搜尋引擎紛紛以先進的技術，將搜尋結果由量的提升進一步邁向質的追求，從此搜尋引擎進入一個新的紀元。
搜尋引擎如何運作?
如圖二所示，搜尋引擎大致可分為兩個部分：一個是Web Crawler（或robot, spider），另一個是檢索界面（Query Interface）。通常大部分搜尋引擎是利用Crawler程式，將Web上的網頁，儘可能的抓下來 （crawling），並快取（cache）在伺服器上。然後根據網頁內容所出現的重要關鍵詞（keyword）建立一個索引 （index），以便日後能快速搜尋到使用者所想要的資料。當使用者透過檢索界面發出一個檢索（query）時，搜尋引擎便能查詢到檢索字詞（query term）相關的網頁，並將結果傳回給使用者。
| 《圖二 Search Engine 的架構示意圖》 |
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查詢結果
通常檢索越短、越模糊，找到的結果會比較多，但是可能其中包含不少雜訊（noise），並非我們所要的資訊；相反地檢索越明確，找到的結果會比較少，也比較精準，但有些時候涵蓋範圍（coverage）可能不足，無法提供足夠相關資訊。因此如何縮短使用者和搜尋引擎間語意上的隔閡（semantic gap），成了改善搜尋品質一個很重要的關鍵。
如果符合檢索條件的結果數量太多，使用者可能很難從中找出想要的，為了能更快速方便地挑出重要資料，通常會將結果依照重要性順序（relevance ranking）排序（sorting）。例如在Google中使用的是 PageRank[4]技術，利用網頁中鏈結結構的分析（link structure analysis），可以決定出各網頁的重要性分數，如圖三。
基本想法很簡單，一個網頁如果被連結（link）越多次，表示該網頁較重要（authoritative）；而一個網頁的重要性又會隨著裡面包含的連結傳播（propagate）出去。套用這樣的遞迴（recursive）關係不斷計算下去，便可以算出每個網頁的重要性分數。事實上除了PageRank之外，其他人也提過類似的鏈結分析方法，例如Kleinberg的Hub-Authority[5]觀念，目的都是為了增進搜尋結果的品質。
常見的搜尋引擎
除了Google之外，目前常見的搜尋引擎有：Yahoo、Lycos、Alta Vista、Northern Light 等。每一個搜尋引擎所收集的網頁不同，索引方式也不同，因此同樣的檢索傳回的網頁及順序也不盡相同。通常依照搜尋的目的不同，我們會建議使用不同的搜尋引擎[6]。
另外，由於個別搜尋引擎的差異，使用者可能想要結合不同搜尋引擎的特性，彌補涵蓋率不足或品質不佳的狀況，以更快找到更多符合需求的資料。因此，有所謂的meta-search。也就是將一個檢索分別向數個搜尋引擎查詢，然後將各個結果分別列出或做某種結合。常見的meta search engine有很多，例如：Ixquick、Excite、Dogpile ... 等。
從集中式到分散式搜尋
搜尋所包含的抓取（crawling）、索引（indexing）、排序（sorting）等動作相當費時，而且須定期執行。如果單靠一個集中式搜尋引擎，要同時服務全球大量的檢索，不但效率差，而且擴充性（scalability）也不好，同時能服務的用戶端數量很有限。
因此想要增進搜尋效率，必須將負擔（load）分散出去。例如在全球各地設置備份伺服器（replica server），並且將各地的檢索依照其所在區域，分別重導（redirect）至相對應區域的伺服器，則服務效率會比較好，但是擴充性恐怕還是一大問題，因為如何佈署（deploy）眾多的電腦在全球各地，對於主機控管、維護、以及安全性都是極大的挑戰。
分散式搜尋與P2P
於是分散式搜尋（distributed search）的主要想法是將crawling、indexing及sorting等動作分散（distribute）到各個自願參與的（volunteer）主機上執行，如此，負擔不會集中在一個伺服器上，而是平均分攤到各個主機上，搜尋效率可再提升。同時藉由分散式計算擴充性佳的特性，使得搜尋工作變得更穩定（robust）。
最近三年來除了Web 之外，P2P網路成了另一個熱門的儲存媒體。一般而言，P2P網路依其架構可分為集中式（centralized）、純P2P與混合式（hybrid） P2P網路。例如 Napster採用的是集中式架構，所有的使用者及檔案傳輸都要經由集中的伺服器來管理。而Gnutella則是純粹P2P，也就是說所有主機地位完全均等，沒有任何一台主伺服器。Morpheus則是介於兩者的混合式架構，即每個區域有super-peer，集中負責該區域主機的管理；但是super-peer之間則仍是純粹P2P。
P2P網路架構主要的好處是開放（open）、擴充性（scalability）、匿名（anonymous）與容錯（fault tolerance）。開放式架構有助於資料的分享，擴充性可以同時服務很多人，不致影響系統效能，匿名可確保使用者身份的隱私，而容錯則可讓任何人隨時加入或離開P2P網路，不會對整體產生太大的影響。請參考圖四。
一般在集中式P2P網路中，比較容易搜尋，因為每個peer都要登入伺服器，因此與傳統Web搜尋沒有太大差異。所以，目前常見的分散式搜尋引擎大多為Gnutella-based純粹P2P的架構，例如 InfraSearch、Grub、...等。
另外，一般P2P client也大多含有搜尋檔名的基本功能，因為純P2P網路並無法確認每個peer儲存有哪些檔案，必須依賴搜尋功能。但由於目前儲存在P2P網路的檔案並沒有一個很好的方法來確認其真實性（authenticity），只能根據檔名（filename）來做索引。至於一個檔案是否為合法授權（authority），或是內容與檔名是否名符其實，目前只能靠投票（voting）這類的機制讓使用者來評分。如果能在分享檔案時加入簽章（signature），而使用者能在取得檔案時做驗證（authentication）的動作，或許更能夠確保P2P檔案的合法性與內容的正確性。
另外，各地主機通常會存有當地常被查詢的資料。基於這種區域性（locality）的特性，透過各地主機的合作，有機會找出更多的資料。由於傳統搜尋引擎僅止於網頁的搜尋，因此如果能將搜尋範圍擴展到P2P網路上所分享的檔案，其資料涵蓋的範圍更廣，所能收集到的人類知識也能更廣。
但是，這種作法有個缺點，因為純P2P廣播（broadcasting）的關係，每個 peer地位相當，同時是client也是 server。因此所有檢索都有可能流經許多peer才到達使用者，效率有待考驗。一般解決方法是採用cache來增進效率，同時又可增進區域性檔案存取效率。
如前言所述，資料（data）並不是知識（knowledge），它必須經由整理成為資訊（information），再經由適當的理解才可能成為知識（knowledge），因此越大量的資料就須要更快更好的處理。此外網路上資料的品質有待驗證，尤其是P2P網路上的資料，如果連最基本的資料真實性（authenticity）都無法確認，就更不用提要在其中擷取出什麼有用的資訊（information）了，因為根本不知道裡面包含的內容是什麼。
展望未來
未來的搜尋引擎會是什麼樣子呢？應該要能做到：速度快（fast）、夠聰明（smart）、符合每個人的需求（personalized），而且要好看、易用（user-friendly）。
首先，速度是使用者對搜尋引擎最直接的感覺。除了資訊擷取（information retrieval）技術不斷再提升之外，P2P網路也許是另一個有待突破的領域。其次，由於每個人興趣不同，資訊需求也不同，因此搜尋引擎必須要能根據每個人的使用習慣加以學習、調整（adapt），才能更貼近使用者的需求。另外，使用者界面更是使用者直接面對的部分，如何在人機介面上做到易用（user-friendly），是必備的條件。
最後，電腦夠聰明，才能理解人們所須要的是什麼，這是所有電腦系統都想達成的目標。通常使用者很難用搜尋引擎查詢到想要的資料，大多是因為不知道如何發出比較精確的關鍵詞給搜尋引擎。因此未來的搜尋引擎要能夠幫助使用者清楚地發出一個查詢概念（concept），並且列出相關概念及資訊，並導引使用者點選，逐步修正找出想要的精確查詢。當然要達到這目標，還須要整合許多資訊擷取（information retrieval）及自然語言處理（NLP）中語法（syntax）與語意（semantic）的相關技術。
事實上，網頁探勘（Web Mining）已經成為目前學術研究中最重要的課題之一。因為Web所蘊藏的無數資源還在不斷成長，如果再加上P2P網路所能提供的資料更是驚人。因此，逐漸地搜尋將不再只是關鍵詞比對或是全文檢索而已。更重要的是，如何從這些資料擷取出有用的資訊。許多人類認為理所當然的概念（concept），在電腦中卻是困難重重。資訊抽取（Information Extraction）只不過是網頁探勘的第一步。抽取出的資訊還須要透過某種程度的理解（reasoning）的過程，才有可能進一步自動整理出像人事時地物等meta-data，然後才能談到真正的知識，這些都還有待進一步研究探討。
（作者為中研院資訊科學所博士後研究員：jhwang@iis.sinica.edu.tw）
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![《圖一 從資料、資訊、知識到智慧 [3]》](/art/2003/11/261648157673/p1.gif)
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