电商搜索系统存在以下特点：数据量庞大。（上亿级别）高并发。（日均pv过亿、数十亿）一条商品数据由商品基本信息、价格、库存、促销、评价等组成，这些数据存储在各自业务系统当中。（多数据源导致构建索引比较麻烦）召回率要求高。（哪个商家发现搜不到自家的商品肯定要抓狂，哪怕有一个搜不到。）时效性要求高，价格变动、库存变动、上下架等要求近实时。（更新时间过长虽然不会造成资损，但是会严重影响用户体验）索引更新量
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2023-05-29 16:03:15
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个性化搜索目前发展阶段不是要替换掉传统搜索，而是对传统搜索的一个补充。我们先看下它的架构如图2.2所示： 图2.2 个性化搜索架构图个性化搜索和个性化推荐是比较类似的，这个架构图包含了各个子系统或模块的协调配合、相互调用关系，从部门的组织架构上来看，目前搜索一般独立成组，有的是在搜索推荐部门里面，实际上比较合理的应该是分配在大数据部门更好一些，因为依托于大数据部门的大数据
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2024-01-03 14:24:02
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paper 1 NAS WITH RL论文：Neural Architecture Search With Reinforcement Learning 链接：https://arxiv.org/abs/1611.01578 代码链接：https://github.com/tensorflow/models这是ICLR2017的文章，讲述如果用强化学习（reinforcement learning
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2023-06-08 13:56:15
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可能99%的同学不做搜索引擎，但99%的同学一定实现过检索功能。搜索，检索，这里面到底包含哪些技术的东西，希望本文能够给大家一些启示。全网搜索引擎架构与流程如何？全网搜索引擎的宏观架构如上图，核心子系统主要分为三部分（粉色部分）：（1）spider爬虫系统；（2）search&index建立索引与查询索引系统，这个系统又主要分为两部分：一部分用于生成索引数据build_index一部分用于
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2024-06-12 21:51:09
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0. 前言本系列文章主要是源于对《搜索引擎的技术架构》一书的读书笔记，其中会掺杂在其他文章或书籍的内容以及我个人对搜索引擎的理解，阅读顺序也没有按照书中目录的顺序来，相比于单纯的知识点总结，本系列更像是我借由此书来谈一谈我对搜索引擎的理解。本系列文章专注于描述搜索引擎的技术架构，对搜索引擎的历史发展和当下定位不过多赘述。1. 目标简单来说，搜索引擎的目标可以用三个词来概括：更全、更快、更准。
更全
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2023-06-06 23:00:56
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Algolia是一家做离线移动搜索引擎的公司，两年时间构建了世界范围的分布式网络。今天为世界12个区域每月20亿用户查询，平均服务器时间为6.7ms，90%的查询应答<15ms，不可用率低于十的负六次方，及每月宕机时间<3s…… 本文是Algolia对其REST API建立和扩展经验的总结，其中包括如何在全世界不同位置保障数据的高可用和一致，以及如何通过Anycast&nb
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2024-07-03 05:43:13
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互联网搜索引擎已经成为最重要的互联网工具之一, 尤其是GOOGLE和百度的出现极大地推动了这一工具的普及应用. 随着用户体验和需求的深入,
搜索引擎将从下面几个方向向前拓展.
搜索资源方面. 搜索资源进一步扩展, 越来越多的网上和非网上资源纳入搜索范围, WEB2.0提供并促进了这
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2023-07-31 19:37:49
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这幅图是某大厂前几年的搜索架构：搜索支撑的业务线包括商品、店铺、订单、用户等大大小小20多个，双11期间搜索
原创
2022-01-04 10:55:34
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# 网络架构搜索：自动化模型设计的未来
## 引言
随着深度学习和人工智能的迅速发展，网络架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）作为优化模型设计的一种新兴技术，逐渐引起了业界的广泛关注。通过自动化选择和优化神经网络的架构，NAS能够显著提高模型的性能和效率。本文将深入探讨网络架构搜索的基本概念、主要技术手段，以及如何通过代码示例来实现简单的网络架构搜索。并提
# 学习Elasticsearch搜索架构的全流程
Elasticsearch是一款基于Lucene构建的搜索引擎，广泛应用于各种搜索需求。对于刚入行的小白来说，了解整个系统是如何构建的非常重要。在这篇文章中，我们将通过一个表格介绍实现ES搜索架构的步骤，并提供详细的代码示例和注释。
## Elasticsearch搜索架构实现流程
下面的表格展示了实现Elasticsearch搜索架构的主
# 搜索推荐架构
搜索引擎是日常生活中经常使用的工具，无论是在电商平台上搜索商品，还是在搜索引擎上搜索信息，搜索引擎都能快速地将用户输入的关键词与海量的数据进行匹配，提供最相关的结果给用户。为了能够提供更好的搜索结果和更快的搜索响应速度，搜索引擎通常会借助搜索推荐架构来进行优化。
## 1. 搜索推荐架构简介
搜索推荐架构是指在搜索引擎中，通过分析用户的搜索行为、搜索历史和其他相关信息，为用
原创
2023-09-17 10:53:25
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# 搜索架构演进指南
在现代软件开发中，搜索功能是一个不可或缺的部分。随着需求的变化，我们需要根据不同的阶段不断演进我们的搜索架构。本文将向你详细介绍搜索架构演进的具体步骤，所需的代码示例以及相关的注释，帮助你理解和实现这一过程。
## 过程流程
下面是搜索架构演进的步骤总结表格：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-10-16 06:01:36
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一、搜索引擎基础介绍二、常见搜索引擎框架介绍与比较 一、搜索引擎基础介绍1. 什么是搜索引擎 搜索引擎，通常指的是收集了万维网上几千万到几十亿个网页并对网页中的每一个词（即关键词）进行索引，建立索引数据库的全文搜索引擎。当用户查找某个关键词的时候，所有在页面内容中包含了该关键词的网页都将作为搜索结果被搜出来。再经过复杂的算法进行排序(或者包含商业化的竞价排名、商业推广或者广告
开源搜索引擎的比较(五)5.3整体评估
基于以上结果，本文在不同的文档集合上进行了实验， 搜索引擎建索引的时间开销较小的是ht://Dig, Indri, IXE, Lucene, MG4J, Swish-E, Swish++, Terrier, XMLSearch, 和 Zettair。而建索引后的存储大小的分析，可以分为三种类型，Lucene, MG4J, Swish-E, Swish++,
基础知识与理论 Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎，建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene™ 基础之上，或者说兼有搜索引擎和NoSQL数据库功能的开源系统，基于Java/Lucene构建，可以用于全文搜索，结构化搜索以及近实时分析。Lucene是当今最先进，最高效的全功能开源搜索引擎框架。 说明： Lucene：只是一个框架，要充分利用它的
Lucene及全文搜索实现原理全文搜索全文搜索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。全文搜索搜索引擎数据库中的数据。 全文搜索的过程主要分为两个部分，索引
架构漫谈是由资深架构师王概凯撰写的系列专栏，逐步讨论什么是架构、怎样做好架构、软件架构如何落地、如何写好程序等问题。架构漫谈分为九篇：什么是架构？认识概念是理解架构的基础如何做好架构之识别问题如何做好架构之架构切分什么是软件软件架构到底是要解决什么问题？不要空设架构师这个职位，给他实权从架构的角度看如何写好代码理清技术、业务和架构的关系第一篇 什么是架构？主要讲到了缘起，什么是架构和为什么会产生架
七大查找——十大排序算法查找算法：顺序查找、插值查找（二分查找、斐波那契查找、插值查找）、哈希表查找、二叉树排序查找（树表查找）、分块查找排序算法：内部排序{交换类排序（冒泡排序、快速排序）、选择类排序（简单选择排序、堆排序）、插入排序（直接插入排序、希尔排序）归并排序} 外部排序{计数排序、基数排序、桶排序} 图片来源： 查找： 排序：
本节书摘来自华章出版社《大规模元搜索引擎技》一书中的第2章，第2.1节，作者 ［美］孟卫一(Weiyi Meng)， 纽约州立大学， 宾汉姆顿分校於德（Clement T.Yu），伊利诺伊大学芝加哥分校，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。2.1 系统体系结构搜索文本文档的元搜索引擎可分为两种类型：通用元搜索引擎和专用元搜索引擎。前者旨在搜索整个Web，而后者专注于在特定领域搜索
之前的文章中讲到了轻量化网络架构的设计，也提到了模型压缩除了轻量化架构外，还有模型剪枝模型架构搜索模型架构搜索（NAS）也是一个非常有效的模型压缩方法，相比人工设计架构和剪枝，机器搜索架构更高效且效果更好，但是之前基于遗传和强化算法的模型架构搜索方法需要大量的 GPU 资源支持，且训练时间长，限制了 NAS 的应用，随着研究进展，出现了一些不那么耗时耗资源的方法。Once for All (简称
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2023-08-07 11:07:46
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