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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前言：搜索引擎的倒排索引，数据的搜索与查找技术是计算机软件的核心算法，这方面已有非常多的技术和实践经验。而对于搜索引擎来说，要面对海量的文档进行快速的内容检索、查询的话，最主要的技术是倒排索引技术。像百度这样的互联网搜索引擎来说，首先需要通过网络爬虫进行全球公开的网页进行拉取的处理。事实上，互联网一方面是将全世界的人和网络应用联系起来，另一方面也将全世界的网络通过超链接进行联系起来处理，几乎每个网
# 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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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
# 如何实现推荐搜索架构图
在开发任何一个智能推荐系统之前，我们首先需要明确其架构和流程。这种系统通常涉及用户输入、数据处理、推荐算法和结果展示等多个步骤。本文将为你详细阐述实现推荐搜索架构图的过程。
## 流程概述
以下是实现推荐搜索系统的步骤汇总表：
| 步骤 | 描述 |
|-----------
搜索推荐的主要框架1.倒排索引召回1）召回模型有三种： 1.基于行为的召回：根据用户的购买行为推荐相关/相似的商品；（长期行为和实时行为） 2.基于用户偏好的召回：用户画像和多屏互通（移动端到PC端）； 3.基于地域的召回； 4.基于搜索词的召回（倒排索引）；2）倒排索引 倒排是指由属性值来确定记录的位置。 倒排索引由单词词典和倒排文件组成， 单词词典是由文档集合中出现过的所有单词构成的字符串集合
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2023-12-15 13:27:05
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重排序任务在搜索、推荐领域已有不少研究工作和落地实践，核心解决的问题是从 N 个结果候选中，生成 Top-K 个结果的排列。用户直接的交互行为序列（曝光、点击等）当我们查询 ES 以获取要提供的推荐时，我们需要发送要跳过的用户列表。例如，您最近见过的用户和您已经匹配的用户不应再向您推荐。对于非常活跃的用户，此跳过列表可能相当高。我们在 ES 上使用术语查询作为跳过列表。。通过利用评分函
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2023-11-18 19:47:14
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背景随着公司业务的高速发展以及数据爆炸式的增长，当前公司各产线都有关于搜索方面的需求，但是以前的搜索服务系统由于架构与业务上的设计，不能很好的满足各个业务线的期望，主要体现下面三个问题：不能支持对语句级别的搜索，大量业务相关的属性根本无法实现没有任何搜索相关的指标评价体系扩展性与维护性特别差基于现状，对行业内的搜索服务做出充分调研，确认使用ElasticSearch做底层索引存储，同时重新设计现有
复杂度3/5 机密度3/5这些名词都用于数据（文件）访问的模式，既应用程序用什么方案实现对文件的读写。AIO AIO 的全称为 Asynchronous I/O，既异步 I/O。在 AIO 的工作模式下，应用程序发起（call）I/O请求（读 / 写）系统调用以后，内核不必等 I/O 完成，即可返回（此时数据区不能释放或修改，需要等访问确认完成），应用程序可以发起新的 I/O 请求。通过这种方法，
1.什么是推荐系统用户没有明确的需求，你需要的是一个自动化的工具，它可以分析你的历史兴趣，从庞大的电影库中找到几部符合你兴趣的电影供你选择。这个工具就是个性化推荐系统。推荐系统的主要任务 推荐系统的任务就是联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前，从而实现信息消费者和信息生产者的双赢 推荐系统与搜索引擎的区别 和搜索引擎一样，推荐系统也
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2023-11-02 08:34:07
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1. 推荐系统的作用和意义 在这个时代，无论信息消费者还是信息生产者都面临巨大的挑战。 信息消费者：在大量信息中找到自己感兴趣的信息很困难。 信息生产者：将自己生产的信息让广大消费者关注很困难。 推荐系统将用户与信息联系起来。1.1 用户角度 推荐系统解决在
# 基于大模型的搜索推荐架构实现指南
对于刚入行的小白而言，构建一个基于大模型的搜索推荐架构可以显得非常复杂。但实际上，我们可以通过一些简化步骤来实现。本文将介绍整个流程，提供实现代码，并希望能帮助你更好地理解这个概念。
## 整体流程
以下是实现这个架构的一些主要步骤：
| 步骤 | 描述
一、Everything可以下载便捷版神器Everything最具优势的就是其超快的搜索速度，使用起来也极
原创
2022-12-13 10:27:23
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10月14日苹果举行新机发布会，iphone正式发布，并且苹果此次以环保名义在今后iPhone系列产品不再随附电源适配器和EarPods。各种吐槽之余，被问到最多的问题是：现在iPhone11还值得买吗?现在买苹果哪一款手机好?今天就针对这两个问题，盘点一份iPhone手机的选购指南，最直观的聊聊2020年双十一有哪些苹果手机值得购买？现在对于注重性价比的小伙伴是最好入手的时机！
# 知识图谱搜索与推荐的架构
随着信息技术的快速发展，知识图谱作为一种新兴的数据表示方式，正被广泛应用于搜索与推荐系统中。知识图谱不仅能够有效组织和表示复杂的知识，还能够通过其丰富的语义关系提升搜索和推荐的效果。在本文中，我们将探讨知识图谱的基本概念、架构及其在搜索与推荐中的应用，并通过代码示例进行说明。
## 知识图谱简介
知识图谱是通过图形化的方式表示知识的结构，节点表示实体（例如，人、
一、背景在推荐系统中，召回是非常重要的一步，尽可能召回所有相关的结果，适当召回具有探索意义的结果，是决定推荐效果上限的一环。召回可以模块化：1、u2i,k2i,i2i,v2i(统称x2i)2、index召回(基于倒排，lucene、solr、es、redis等实现)3、新热召回(排行榜)...我们其实在 https://zhuanlan.zhihu.com/p/355510794 已经做了这些
# 搜索历史及搜索推荐系统的实现
在现代应用中，搜索功能是用户体验的重要组成部分。搜索历史和搜索推荐系统能够提供个性化的用户体验，使用户更容易找到他们需要的信息。本文将介绍如何在Java中实现一个简单的搜索历史和搜索推荐系统，并通过代码示例和类图来详细阐述。
## 1. 系统架构
首先，我们需要定义系统的基本架构。系统主要包括以下模块：
- **用户模块**：管理用户的信息和搜索历史
-
iPhone作为一款唯一搭载iOS系统的手机，不仅系统流畅，还有很多便捷的小技巧。但是由于苹果官方对于一些小技巧并没有加以宣传，很多人对于一些隐藏比较深的小技巧并不了解，也因此在使用iPhone的时候多了一些不必要的步骤。今天，我们就一起扒一扒一些鲜为人知的iPhone小技巧：1. 我们在App Store里面安装新的APP的时候，总是会跳出给软件点个赞之类的评分系统，虽然不是强制性的，但是也是特
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2023-07-26 17:15:14
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1.什么是推荐引擎?推荐引擎就是一个最可能为用户做出下一个选择的应用或微服务．推荐内容包括如用户最想听的下一首歌，他们最想看的下一场电影或者他们预定某服务后下一步可能做出的选择行为．在系统层面，推荐引擎会匹配用户最可能感兴趣的物品．通过推送相关的个性化推荐给用户，应用会引导用户购买相关物品，提升他们在网站或APP上的停留时间或者点击想看的广告-最终帮助对收入，使用率的最大化．一个有效的推荐引擎需要
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2023-09-08 23:14:16
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搜索，推荐，广告是互联网时代最主要的三种获取信息方式。如果你
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2022-06-25 00:01:13
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