此章节主要描述通常的搜索引擎的搜索结果的组成部分，以及可能涉及的比较关键的问题，问题的解决简单提及，并未深究。
1.结果页和snippet
Google搜索flower的结果，其中最上面有底色的是广告。
搜索结果由一系列的文档摘要组成，每条摘要包括title，url，cache，snippet（概述文档内容），匹配的关键字往往会高亮（加粗或者其他颜色），而这其中snippet对用户判断搜索结果是否相关至关重要，下面就来看一下相关的知识。
snippet generation
snippet是文本摘要提取的一个分支。区别在于snippet产生不仅要包括和query无关的摘要，而且还要包括和query相关的摘要。
文本摘要技术始于1950s（Luhn），他的方法是基于重要度因子（significance factor，即为SF）对文档中的所有句子进行排序，选择top的几个句子作为摘要。而句子的SF取决于word的SF。而重要的word是指中等频率的word。
计算句子的SF方法如下
- 找到重要的word
- 找到重要的text span，text span由重要的word，和其他word组成，而其中两个重要的word中间的非重要的word数目不能超过k（通常为4），然后计算text span的重要度，为m2/n，m为重要的word的个数，n为text span的长度
- 句子中重要度最大的text span的重要度即为句子的重要度因子
snippet的生成可以看成是Luhn的方法在寻找重要的word和如何选择句子的阶段做一些变体。如选择重要word，计算word的频度的时候，可能会针对文档中句子的个数做一些平滑。而如何选择句子往往会考虑到句子在文档中的位置信息，是否是标题，是否是第一行，句子中的query term的个数等等。在网页中，有时候考虑metadata，这些数据中包括description，而其他的如wiki，则有对应的简单的入口可以作为摘要。
最重要的一点是，query中的所有term尽可能出现在snippet中，以表明query和文档的关系。
2.搜索和广告
广告是搜索引擎的收入来源，搜索结果中展示广告称为sponsored search。
sponsored search并不是简单的文本搜索，需要考虑到更多经济学和博弈论相关的知识。
先从retrieval的角度来看，问题的关键是做短文本之间的匹配，query和广告都很短，假如做匹配或者相似度计算，内容显得单薄，因此文本扩展的技术非常重要，文本扩展通常使用的技术包括两种：
- query reformation，利用session log来扩展出query reformation的list来代表query
- 使用搜索结果扩展，将广告的文本或者query的文本的搜索结果来代表query或者广告
关于排序，广告的排序往往会考虑广告的质量和bid，而质量往往和相关性和点击率相关，即大概是rank by(ctr * relative * bid)
3.结果聚类
记得上学的时候我做过相关的工作，不过是基于语义网的对象识别，相对来说可能容易一些。而对于通用搜索引擎，据我所知，目前貌似主界面没有采用聚类的方式展示的，不过最近google的knowledge graph展示了比聚类更好的对象识别技术。
结果聚类的时候两个问题至关重要
- 首先是效率，因为聚类往往是实时的，算法的效率要高，即使有cache，大多数的query还是需要在线计算
- 结果的可理解性，目前有两种主流方式
- 类别实现没有，从算法聚类的结果总抽取word来代表聚类，有点是简单，缺点是可理解性差
- 事先定义类别，然后将聚类结果和类别进行match，优缺点同上述方法想法
