Поисковые системы являются неотъемлемой частью нашей цифровой жизни, позволяя нам быстро и эффективно находить информацию. Создание поисковой системы может показаться сложной задачей, но на самом деле существует несколько простых методов и примеров кода, которые помогут вам начать работу. В этой статье мы рассмотрим различные подходы к созданию базовой поисковой системы с нуля. К концу вы получите четкое представление о различных методах и будете готовы создать собственную поисковую систему.

1. Метод 1: сопоставление строк с помощью Python
   Один из самых простых способов реализации поисковой системы — использование базовых алгоритмов сопоставления строк. Вот пример на Python:

def simple_search_engine(query, documents):
    results = []
    for document in documents:
        if query in document:
            results.append(document)
    return results
documents = ["Lorem ipsum dolor sit amet", "consectetur adipiscing elit", "sed do eiusmod tempor", "incididunt ut labore et dolore magna aliqua"]
query = "dolor"
results = simple_search_engine(query, documents)
print(results)

2. Метод 2: частота терминов, обратная частоте документов (TF-IDF)
   TF-IDF — это популярный метод поиска информации и ранжирования результатов поиска. Он вычисляет важность термина в документе относительно всего корпуса. Вот пример использования библиотеки scikit-learn в Python:

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
def tfidf_search_engine(query, documents):
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(documents)
    query_vector = vectorizer.transform([query])
    scores = (query_vector * tfidf_matrix.T).A[0]
    results = [(score, document) for score, document in zip(scores, documents)]
    results.sort(reverse=True)
    return results
documents = ["Lorem ipsum dolor sit amet", "consectetur adipiscing elit", "sed do eiusmod tempor", "incididunt ut labore et dolore magna aliqua"]
query = "dolor"
results = tfidf_search_engine(query, documents)
print(results)

3. Метод 3: Инвертированное индексирование
   Инвертированное индексирование — это метод, обычно используемый в поисковых системах для ускорения поиска информации. Он предполагает создание индекса, который сопоставляет термины с документами, которые их содержат. Вот упрощенный пример на Python:

def build_inverted_index(documents):
    inverted_index = {}
    for doc_id, document in enumerate(documents):
        terms = document.split()
        for term in terms:
            if term not in inverted_index:
                inverted_index[term] = []
            inverted_index[term].append(doc_id)
    return inverted_index
def search_with_inverted_index(query, inverted_index, documents):
    terms = query.split()
    results = set()
    for term in terms:
        if term in inverted_index:
            results.update(inverted_index[term])
    return [documents[doc_id] for doc_id in results]
documents = ["Lorem ipsum dolor sit amet", "consectetur adipiscing elit", "sed do eiusmod tempor", "incididunt ut labore et dolore magna aliqua"]
query = "dolor"
inverted_index = build_inverted_index(documents)
results = search_with_inverted_index(query, inverted_index, documents)
print(results)

Создание поисковой системы не должно быть сложной задачей. Изучая простые методы, такие как сопоставление строк, TF-IDF и инвертированное индексирование, вы можете создать базовую поисковую систему с нуля. Эти примеры служат отправной точкой для дальнейшего изучения и оптимизации. Не забывайте экспериментировать, повторять и настраивать эти методы в соответствии с вашими конкретными требованиями. Если вы хорошо разбираетесь в этих методах, вы будете на верном пути к разработке собственной поисковой системы.