एक वेब खोज इंजन एक विशेष कंप्यूटर सर्वर है जो वेब पर डेटा खोजता है। उपयोगकर्ता क्वेरी के खोज परिणाम एक सूची के रूप में बहाल किए जाते हैं (जिसे हिट्स के रूप में जाना जाता है)। हिट्स में वेब पेज, छवियां, और विभिन्न प्रकार की फाइलें शामिल हो सकती हैं।
विभिन्न खोज इंजन सार्वजनिक डेटाबेस या खुली निर्देशिकाओं में उपलब्ध डेटा को खोज और वापस करते हैं। खोज इंजन वेब निर्देशिकाओं से भिन्न होते हैं क्योंकि वेब निर्देशिकाएं मानव संपादकों द्वारा समर्थित होती हैं जबकि खोज इंजन एल्गोरिदमिक रूप से या एल्गोरिदमिक और मानव इनपुट के संयोजन द्वारा काम करते हैं।
वेब खोज इंजन बड़े डेटा माइनिंग अनुप्रयोग हैं। खोज इंजन के सभी तत्वों में कई डेटा माइनिंग तकनीकों का उपयोग किया जाता है, क्रॉलिंग से (उदाहरण के लिए, तय करना कि किन पेजों को क्रॉल किया जाना चाहिए और क्रॉलिंग आवृत्तियों), इंडेक्सिंग (उदाहरण के लिए, इंडेक्स किए जाने वाले पेजों का चयन करना और यह निर्धारित करना कि इंडेक्स को किस हद तक बनाया जाना चाहिए), और खोज (उदाहरण के लिए, यह निर्धारित करना कि पेजों को कैसे रैंक किया जाना चाहिए, कौन से विज्ञापन जोड़े जाने चाहिए, और खोज परिणामों को कैसे अनुकूलित या "संदर्भ-जागरूक" बनाया जाना चाहिए)।
खोज इंजन डेटा माइनिंग के लिए बड़ी चुनौतियां पेश करते हैं। पहला, उन्हें बड़ी और बढ़ती मात्रा में डेटा का प्रबंधन करना होता है। आमतौर पर, ऐसे डेटा को कई मशीनों का उपयोग करके संसाधित नहीं किया जा सकता। इसके बजाय, खोज इंजन को कंप्यूटर क्लाउड का उपयोग करने की आवश्यकता होती है, जिसमें हजारों या सैकड़ों हजारों कंप्यूटर शामिल होते हैं जो बड़ी मात्रा में जानकारी को सहयोगात्मक रूप से माइन करते हैं। कंप्यूटर क्लाउड और अत्यधिक वितरित डेटा सेट्स पर डेटा माइनिंग दृष्टिकोण को स्केल करना शोध के लिए एक अनुप्रयोग है।
दूसरा, वेब खोज इंजन को ऑनलाइन रिकॉर्ड से निपटना होता है। एक खोज इंजन बड़े डेटा सेट्स पर ऑफ़लाइन एक मॉडल बनाने का खर्च उठा सकता है। यह एक क्वेरी क्लासिफायर बना सकता है जो क्वेरी विषय के आधार पर खोज क्वेरी को पूर्वनिर्धारित तत्वों में बनाता है। चाहे एक मॉडल ऑफ़लाइन बनाया गया हो, मॉडल का ऑनलाइन सॉफ्टवेयर उपयोगकर्ता क्वेरीज़ को वास्तविक समय में हल करने के लिए त्वरित होना चाहिए।
एक और चुनौती तेजी से बढ़ते डेटा स्ट्रीम पर एक मॉडल का समर्थन और वृद्धिशील रूप से ताज़ा करना है। उदाहरण के लिए, एक क्वेरी क्लासिफायर को लगातार वृद्धिशील रूप से बनाए रखने की आवश्यकता हो सकती है क्योंकि नई क्वेरीज़ बढ़ती रहती हैं और पूर्वनिर्धारित तत्व और डेटा वितरण बदल सकते हैं। कुछ वर्तमान मॉडल प्रशिक्षण विधियां ऑफ़लाइन और स्थिर हैं और इस तरह ऐसे तरीके में उपयोग नहीं की जा सकतीं।
तीसरा, वेब खोज इंजन को उन क्वेरीज़ से निपटना होता है जिन्हें केवल कुछ बार पूछा जाता है। मान लीजिए एक खोज इंजन को संदर्भ-जागरूक क्वेरी निर्देश का समर्थन करने की आवश्यकता है। जब एक उपयोगकर्ता एक क्वेरी रखता है, तो खोज इंजन ग्राहक प्रोफाइल और इसके क्वेरी इतिहास का उपयोग करके क्वेरी के संदर्भ का अनुमान लगाने का प्रयास करता है ताकि एक छोटे से सेकंड के अंश में अधिक अनुकूलित उत्तर वापस किए जा सकें।
