（1）把用戶提交的搜索詞分成詞A和詞B。 （2）同時使用詞A和詞B在索引庫中進行檢索，并提出所有包含詞A或者詞B的文件，組成文件集合L。 （3）在文件集合L中把同時包含詞A和詞B的文件優先提出來組成文件集合M排在前面，把只包含詞A或詞B的文件排在后面。 （4）繼續對文件集合M進行分析，把完全包含用戶搜索詞的文檔提出來組成文件集合N，并排在前面，把內容中沒有完全匹配搜索詞的文件排在后面。 （5）再根據搜索詞在網頁中出現的次數、位置、密度和形式等對文件集合N中的文件進行排序。 （6）搜索引擎還會分析文件的外鏈數量、質量和錨文本，根據錨文本輔助分析文件和關鍵詞的相關度、外鏈的數量和質量來確定文件的重要程度，以進行排序調整。 以上只是簡單模擬搜索引擎的檢索排序過程，為了描述方便，引入了“文件集合”。在整個檢索和排名過程中，關鍵詞匹配程度、密度、頻率、位置、形式和外鏈情況會應用到所有文件上，而不僅僅是上文所提到的文件集合上。由以上檢索排序模擬過程可以看出，搜索引擎判定一個網頁或者文件與搜索詞的相關度，主要根據文件中關鍵詞出現的頻率（次數）、密度（占全部內容的比例）、很終分詞后關鍵詞之間的距離（是否完全匹配）、位置和形式（是否在標題、內容比較靠前的位置以及是否黑體、變色、H標簽等突出顯示）、文件外鏈錨文本（是否和內容有統一的文本描述）等，外鏈的數量和質量并不是判定內容相關性的因素，只是判定文件重要程度、內容質量或可信任程度的標準。 同時在關鍵詞匹配中，搜索引擎為了使返回的結果都是用戶真正需要的，會分析判定搜索詞分詞后的詞語，哪些是用戶主要關心的，哪些是次要關心的。比如，搜索引擎會弱化搜索詞中的常用或者意義不大的定語，在百度搜索“我們的航母”，搜索結果中前幾頁的網頁內容都會完全匹配“我們的航母”這個關鍵詞。多向后翻幾頁，當沒有能完全匹配該搜索詞的網頁時，會明顯感覺到后面的網頁都是以“航母”為主要關鍵詞的。

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