微软开源支持Bing的核心算法之一

微软公司今天 将其Bing搜索引擎的基础算法之一开源，以帮助开发人员构建更快，更易于导航的应用程序。

根据许可的MIT许可，可以使用空间分区树和图形算法(简称SPTAG)。Microsoft已将其捆绑到一个包含工具的库中，该工具可帮助开发人员将代码合并到他们的项目中。

SPTAG可以使Bing即时显示相关的搜索结果，即使用户输入的查询无法通过简单地将关键字与网页匹配来处理。例如，查找“最大的湖泊”一词会调出一个面板，其中包含有关苏必利尔湖的信息，即使只有一个共享词也是如此。

SPTAG通过将查询转换为称为向量的数据结构来实现这一点。向量本质上是一长串数字，可以封装从单个单词到整个网页的各种信息。

将不同的记录转换为通用数字格式的好处是可以更轻松地比较它们。短语“最大的湖泊”的向量将与Bing从Wikipedia页面“按地区列出的最大湖泊列表”的文本中产生的向量具有相似之处。在该Wikipedia页面上，苏必利尔湖排名第一。

Bing根据相似性将代表Web内容的向量分组，以加快搜索速度。“一旦将数字点分配给一条数据，就可以排列或映射矢量，并在彼此附近放置接近的数字以表示相似性。这些最接近的结果将显示给用户，从而改善搜索结果。”微软在博客中详细介绍。

据该公司称，SPTAG使Bing能够在几毫秒内筛选数十亿条数据。搜索引擎可以访问超过1500亿个向量的存储库，并通过网络上的新内容不断扩展。

SPTAG的一项显而易见的应用是为协作服务，电子邮件客户端和其他文本大量应用程序的用户改善搜索体验。但是该算法不限于处理书面内容。SPTAG还能够为图像和音频文件生成矢量，这意味着开发人员可以使用它来构建高级功能，例如自动照片比较。

SPTAG在GitHub上可用。

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