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倒排索引与关键词检索下载_《关键词》歌词(2024年12月最新版)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：新闻更新日期：2024-12-02

倒排索引与关键词检索

如何用3个模块构建搜索引擎 𐟚€ 构建一个搜索引擎其实并不复杂，只要你有足够的耐心和一些基本的编程技能。这个项目可以分为三个主要部分：爬虫抓取网页、建立索引和查询。下面我来详细讲解一下这三个模块的设计和实现。爬虫抓取网页 𐟌 首先，我们需要一个爬虫来抓取网页。这个爬虫的工作是从一个或多个初始URL开始，不断抽取新的URL并放入队列，直到满足一定的停止条件。这些条件可以是限定某个域名空间，或者是限定的网页抓取级数。在实际应用中，URL主要有两种形式：绝对地址和相对地址。绝对地址是指一个准确的、无歧义的Internet资源位置，包含域名、路径名和文件名；而相对地址只是绝对地址的一部分。抓取到的网页信息包括网页内容、标题、链接抓取时间等，这些信息经过处理后会被保存到数据库表里。为了去掉多余的HTML标签和Javascript等，我们可以用正则表达式来进行“减肥”。这样处理后的网页内容会更精确。建立索引 𐟓š 接下来是建立索引的部分。为了对文档进行索引，Lucene提供了五个基础的类：Document、Field、IndexWriter、Analyzer和Directory。Document用来描述文档，这里的文档可以是一个HTML页面、一封电子邮件或者是一个文本文件。一个Document对象由多个Field对象组成，可以把一个Document对象想象成数据库中的一个记录，而每个Field对象就是记录的一个字段。在文档被索引之前，首先需要对文档内容进行分词处理，这部分工作由Analyzer来完成。Analyzer类是一个抽象类，它有多个实现，针对不同的语言和应用需要选择适合的Analyzer。Analyzer把分词后的内容交给IndexWriter来建立索引。查询 𐟔 最后是查询部分。用户在前台页面输入关键词进行搜索，系统会根据之前建立的索引进行匹配，返回相关的网页结果。这个过程可能需要用到一些高级的搜索算法，比如倒排索引、TF-IDF等。多线程技术 𐟚€ 为了让爬虫程序能继续运行下去，我们需要抓取网页上的其他URL，并用正则表达式将这些URL取出来放到一个队列里。这里会运用到多线程技术，这样可以提高系统的并发性和效率。总结 𐟓 通过以上三个模块的设计和实现，我们就可以构建一个基本的搜索引擎了。当然，实际的项目可能会更复杂一些，但基本的流程和原理都是一样的。希望这篇文章能对你有所帮助！

elasticsearch 前后翻页 𐟧 你是否好奇Elasticsearch是如何运作的？这个强大的搜索和分析工具，以其出色的实时数据处理能力，赢得了众多用户的青睐。 𐟓š Elasticsearch的工作原理，其实就像书籍的索引。它通过创建一个倒排索引，使得全文搜索变得异常迅速。这个分布式架构不仅提升了搜索速度，还确保了数据的高可用性，因为数据在多个节点上进行了分片和复制。 𐟒𛠨ˆ‘们深入了解Elasticsearch的工作流程： 1️⃣ 数据提取：Elasticsearch首先接收JSON格式的数据，这些数据可能直接输入，也可能通过Logstash、Beats等工具进行处理。 2️⃣ 索引创建：接着，这些数据会被索引，形成一个倒排索引，通过将术语与文档中的位置关联，实现快速文本搜索。 3️⃣ 分片和复制：系统通过分片将数据分发到各个节点，并通过复制来增强数据的容错能力和可用性。 4️⃣ 搜索执行：用户通过查询DSL来执行搜索，访问倒排索引以迅速找到相关文档。 5️⃣ 数据分析与汇总：此外，Elasticsearch还提供数据分析和汇总功能，帮助用户洞察数据的趋势和模式。 6️⃣ 结果检索：最后，查询结果几乎实时地被检索并返回给用户。 𐟌Ÿ Elasticsearch的强大优势包括其可扩展性、实时搜索功能以及直观的RESTful API，这使得它非常适合进行大规模数据分析。不仅如此，它还提供了广泛的日志和事件数据分析功能，有助于增强监控和诊断，进而提升应用的安全性和性能。 𐟔 现在，你是否对Elasticsearch的工作原理有了更深入的了解呢？

MEVI：新方案，高召回速检索 𐟎‰ 备受瞩目的NeurIPS 2023大会上，微软亚洲研究院带来了多篇精彩的论文，其中一篇特别引人注目。 𐟓„ 论文链接： 𐟔 传统的文档检索方法大致分为三种：基于词语、嵌入和生成。基于词语的方法虽然能构建倒排索引，但无法充分利用语义信息。基于嵌入的方法通过双塔架构将查询和文档编码为嵌入向量，然后使用近似最近邻（ANN）搜索，但优化目标分为两个阶段，且ANN和最近邻的召回性能存在差距。基于生成的方法采用序列到序列模型，直接输入查询并输出文档标识符，在小语料库上表现优异，但由于高延迟难以扩展到大语料库，且语料库不可变。 𐟒ᠤ𘺤𚆨磥†𓨿™些问题，微软亚洲研究院的研究员们提出了模型增强向量索引MEVI，兼具高召回率和较快检索速度。他们构建了残差量化（RQ）码本对文档进行聚类，RQ码本保留了文档簇的层次结构，适合自回归生成。此外，还构建了序列到序列模型。输入查询后，序列到序列模型可以根据RQ码本直接生成虚拟集群标识符，然后用ANN在虚拟集群中搜索相关文档。 𐟔砥œ訮�ƒ过程中，研究员们使用经过数据增强的查询-文档对进行模型训练；推理过程中，则使用波束搜索根据RQ码本检索top-K个集群，并在集群中用ANN搜索查询嵌入。MEVI的设计解决了传统方法的局限性：RQ码本大小适中，使自回归解码器延迟较低；同时，新文档也可以插入到对应集群中。为了进一步增强召回性能，研究员们还将生成的文档集群和基于嵌入方法得到的文档进行了集成，同时发挥二者的优势。 𐟓Š 在实验中，研究员们选取了AR2和T5-ANCE模型作为基于嵌入的方法。实验结果表明，MEVI显著提高了召回率，在MSMARCO Passage数据集上实现了+3.62%的MRR@10、+7.32%的R@50、+10.54%的R@1000，在Natural Questions数据集上实现了+5.04%的R@5、+5.46%的R@20、+5.96%的R@100。

冷启动召回技术：从类目到聚类，曝光新物品新物品刚发布时，如何快速获得曝光？通常，我们可以通过物品的生命周期来划分不同的召回方法。以下是两种基于内容的召回方式：类目召回 𐟓š 许多公司和平台都会维护用户画像，记录用户的人口属性和兴趣标签。通过分析用户的点击和交互行为，可以推断出用户感兴趣的二级类目和关键词。当新物品发布时，NLP算法会自动为其打上类目和关键词标签。这些标签可以用于召回，即建立从类目到物品的索引，并按发布时间倒排。新物品会排在最前面。当用户发起推荐请求时，系统会查看用户画像，取回用户感兴趣的类目，然后利用“类目-物品”的索引，取回每个类目下最前面的n个物品。例如，如果用户感兴趣的类目是美食探店、职场行业和大学教育，那么类目召回通道会取回3n个物品。然而，类目召回有两个主要缺点：个性化较弱：类目召回本质上是匹配用户画像类目和物品类目，个性化程度较低，召回不够精准。窗口期短：类目召回只对刚刚发布的新物品有效。由于“类目-物品”索引按发布时间倒排，几十分钟后，新物品就排不到前面，也就没有机会通过这条通道曝光。聚类召回 𐟓Š 聚类召回假设如果用户喜欢一个物品，那么他会喜欢内容相似的物品。例如，如果用户点赞了一篇关于汽车的笔记，系统可以推荐更多类似的汽车笔记。多模态内容向量预训练：问题可以转化为如何基于图文多模态内容预训练一个向量，并用于衡量内容的相似度。这涉及到多模态向量表征技术，通过提取图文向量来提取特征。主要问题是如何选取正负样本。如果靠人工标注，成本太大。这时可以根据用户点击行为（协同过滤）判断两个物品是否相似。聚类索引：当一个新物品发布时，用多模态神经网络计算向量表征，然后与n个cluster中心向量计算余弦相似度，寻找最相似的cluster集群，添加到聚类索引上，排在物品列表的最前面。线上召回：线上召回的逻辑是“用户-交互过的物品-cluster-前n个物品”。这样可以通过聚类召回方式为新物品提供曝光机会。通过这两种方式，可以有效提升新物品的曝光度和用户发现的机会。

Excel表格黑科技，LLM新标杆！ 𐟓… 发布日期：2024年7月 𐟚€ 动机： Excel表格在数据管理中广泛应用，但其复杂的二维布局、多样的格式和超大规模给大语言模型（LLM）的理解和推理带来了巨大挑战。现有方法要么直接截断表格导致信息丢失，要么仅关注表格模式忽略细节，难以兼顾效率与准确性。此外，LLM在处理超长上下文时会出现推理能力下降的问题，进一步限制了其在表格数据上的表现。因此，开发一个能够高效处理复杂表格数据的框架迫在眉睫！ 𐟤– 贡献：提出了创新的表格压缩框架SHEETCOMPRESSOR，通过结构锚点提取、倒排索引翻译和格式感知聚合三大模块，有效压缩表格，提升LLM的处理效率。对多种前沿LLMs进行微调，在电子表格表格检测任务中表现优异，准确理解复杂表格布局和结构，建立新的SOTA标准，尤其在处理大表格时优势明显。提出Chain of Spreadsheet（CoS）方法，应用于电子表格问答（QA）任务，分解推理过程为表格检测、匹配和推理pipeline，在多表环境下的QA任务中表现出色，显著提高模型准确性，增强泛化能力，为智能用户交互提供新途径。 𐟎ƒ 实验结果： SHEETCOMPRESSOR将Token使用量降低了96%，实现了25㗥Ž‹缩率，显著减少计算成本。在表格边界检测任务中，GPT-4配合压缩框架取得78.9%的F1分数，比最优基线模型提升12.3%，成为新标杆。 SPREADSHEETLLM在复杂表格问答任务上实现了74.3%的准确率，比传统单表格方法Binder高出12%，展现了在多表格场景中的强大能力。 𐟓š 论文标题：SPREADSHEETLLM: Encoding Spreadsheets for Large Language Models 𐟓Š 表格压缩框架：结构锚点提取：通过提取表格中的关键结构信息，为后续处理提供稳定的基础。倒排索引翻译：将表格内容转换为适合LLM处理的倒排索引形式，提高处理效率。格式感知聚合：对表格中的格式信息进行感知和聚合，确保LLM能够准确理解表格的复杂布局和结构。

SEO优化的关键：谷歌排名的十大影响因素优化谷歌SEO排名需要关注多个关键因素，以下是十个重要的影响因素： 𐟔‘ 关键词优化合理使用关键词，包括页面标题、元描述、正文、标题标签（如H1、H2）和图片Alt文本，避免关键词堆砌。 𐟓„ 页面内容质量提供高质量、原创且与用户搜索意图相关的内容，确保内容解决用户的实际问题。 𐟏 网站结构和用户体验（UX）清晰的导航结构、快速的加载速度、移动端优化以及易于使用的界面都能提升用户体验，进而提升排名。 𐟚€ 页面速度页面加载速度越快，用户体验越好，搜索引擎也会给予更高的排名。 𐟓𑠧绥Š襏‹好性确保网站在移动设备上的兼容性，Google已采用移动优先索引，移动端体验对排名至关重要。 𐟔— 内部链接合理的内部链接结构有助于搜索引擎理解网站内容的重要性和层次结构，同时提升用户体验。 𐟔— 外部链接（反向链接）高质量且相关性强的外部链接会提升网站的权威性和可信度，是重要的排名因素之一。 𐟏† 域名权威性网站的历史、信任度和权威性也会影响SEO排名，拥有高域名权威性的网站往往在搜索结果中排名更高。 𐟓‹ 元数据优化优化页面的标题标签、元描述和URL等，帮助搜索引擎理解页面内容，并提高点击率。 𐟖𜯸 图片优化优化图片的Alt标签、文件名和压缩速度等，可以提高页面加载速度和相关性。这些因素共同作用，影响网站在谷歌搜索引擎中的表现和排名。针对每一个因素进行优化，可以显著提升SEO效果！

11900es为什么便宜 Elasticsearch，这个高性能的分布式搜索引擎，为何能以惊人的速度处理海量数据？让我们一探究竟： 𐟔„ 分布式存储：通过将数据分散到多个节点，Elasticsearch巧妙地降低了单点的压力，从而提升了整体性能。 𐟔— 索引分片：将每个索引划分为多个分片，使得查询操作可以并行执行，进一步加快了查询速度。 𐟓š 全文索引：采用高效的全文索引技术，将文档转换为可搜索的结构化数据，极大提升了搜索效率。 𐟔„ 倒排索引：支持倒排索引这一强大的数据结构，能够迅速定位包含所有搜索词的文档，从而快速返回结果。 𐟔砧𔢥𜕤𜘥Œ–：通过索引优化技术，如索引覆盖、索引下推等，进一步提升查询速度。 𐟓ˆ 预存储结果：在插入数据时预先处理，将结果预存至索引中，无需再次计算即可快速查询，提高查询效率。 𐟚€ 高效的查询引擎：Elasticsearch拥有高效的查询引擎，支持各类查询，并针对复杂查询提供优化策略，确保查询速度极速。 𐟔„ 异步请求处理：采用异步请求处理机制，确保请求到达后立即响应，避免长时间等待，提升用户体验。 𐟒𞠥†…存存储：运用内存存储技术，大幅减少磁盘访问次数，提高数据存储及查询效率。 Elasticsearch凭借上述诸多高效技术，实现了数据存储、查询、处理的高效性，带给您畅快淋漓的搜索体验。

如何打造高效的推荐系统召回策略？ 𐟌Ÿ召回阶段的目标：快速而全面地从海量内容中筛选出用户偏好的内容，同时兼顾相关性和多样性。 𐟎累쥛ž通道设计：根据用户和场景匹配不同的召回通道，并分配不同的quota数量。 𐟔典型的召回通道： CB召回（Content-Based）：基于用户消费偏好内容的标签、类目和题材，召回多个类别、标签或主题下的内容。协同过滤（Collaborative Filtering）：包括基于物品的协同过滤（ICF）和基于用户的协同过滤（UCF）。双塔模型（Twin Towers Model）：用户塔和商品塔通过embedding表征用户特征和内容，计算向量间的余弦相似度。 P2G召回（Person-to-Group）：将用户分组，计算群体用户的偏好内容，给个体推荐该群体普遍喜欢的内容。 LBS召回（Location-Based Services）：通过获取用户经纬度，召回附近发布的内容，重视时效性。 𐟔CB召回：需要建设标签、类目和题材的倒排索引。进阶多term匹配：用户多偏好标签与内容全量标签做word2vec后进行匹配召回。 𐟔协同过滤： ICF基于物品的协同过滤：计算物品之间的相似度，喜欢A的一群人同时喜欢B，认为A和B相关，群体越大，A和B的相关性越强。 UCF基于用户的协同过滤：通过用户消费内容的重合度计算userA-userB的相似度，若A-B相似，给A推荐B消费的内容。基于模型的协同过滤：典型的是图随机游走模型，如Graph ICF。 𐟔双塔模型：最早应用在搜索query和doc相关性的训练中，发展到推荐系统计算用户与内容的相似度。用户塔通过embedding的形式表征和学习用户特征，商品塔通过embedding的形式表征和学习内容，计算向量间的余弦相似度。特点：泛化能力强，新用户类型效果明显。 𐟔P2G召回：将用户分组，计算群体用户的偏好内容，给个体推荐该群体普遍喜欢的内容。分群特征一般包括：性别、年龄、学历等；比如计算30-40岁男性高后验的内容，给35岁男性新用户推荐。 𐟔LBS召回：通过获取用户经纬度，召回附近发布的内容，该内容重视时效性，比如在工位坐着，是打开APP才发现园区附近下雨。 𐟑‰以上就是推荐系统主流的召回方式，之外会存在大量的业务规则召回，如热点干预、新品扶持等。召回通道在数量上百路以上，但几乎都是根据上述的召回结合业务特点衍生出来的。下期介绍推荐系统中的排序模块。

𐟔 独立站SEO工具大比拼 𐟌 在营销领域，选择合适的SEO工具至关重要。今天，就让我们来盘点一下市面上备受好评的独立站SEO工具吧！ 𐟓ˆ 首先推荐的是Google Search Console，这款工具适合初学者，提供网站性能的基本洞察，而且完全免费哦！用它来跟踪索引状态和搜索流量，简直不要太方便！ 𐟔 接下来是Ahrefs，这家新加坡的SaaS公司以其强大的反向链接分析和全面的关键词研究功能而闻名。虽然学习曲线有点陡峭，但它在竞争对手分析和整体SEO健康监控方面表现出色，绝对值得一试！ 𐟓‰ SEMrush则被誉为SEO工具中的“瑞士军刀”，提供了广泛的功能，包括关键词跟踪和竞争对手基准分析。对于数字营销机构来说，它可是个非常全面的神器！ 𐟓‘ Moz Pro则以其用户友好性和丰富的功能而受到好评。它结合了关键词研究和网站审计等多种功能，虽然数据丰富度可能不如Ahrefs或SEMrush，但易用性绝对让人爱不释手！ 𐟓ˆ 最后推荐的是Surfer SEO，它专注于内容优化，通过将你的内容与排名靠前的页面进行比较，帮助你提升SEO策略。对于内容营销人员来说，它可是个特别有用的工具哦！ 𐟤” 你是如何选择和使用这些工具的呢？快来评论区分享你的经验吧！

SEO必备：谷歌排名第一的五大技巧想要在谷歌搜索结果中脱颖而出，成为第一名？以下是五个关键技巧，助你轻松实现目标： 𐟔 关键字研究与优化深入分析用户搜索习惯，发现高价值关键词。将这些关键词巧妙地融入网页标题、描述、正文以及图片Alt标签中，确保你的内容与用户搜索意图高度匹配。 𐟓 高质量内容创作创作对用户有价值的、原创的高质量内容，解决用户的实际问题。内容应详尽、深入，并包含相关的多媒体元素如图片、视频，以提高用户的参与度和停留时间。 𐟏 网站结构与用户体验优化确保网站结构清晰，导航简洁易用，加载速度快。使用响应式设计，使网站在移动设备上也能良好显示。同时，设置清晰的内部链接结构，提高页面的可访问性和爬虫的索引效率。 𐟔— 外部链接建设获得高质量、相关性强的外部链接（反向链接）是提升排名的重要因素。可以通过内容营销、客座博客、合作伙伴关系等方式，吸引其他网站为你的页面链接。 𐟛 ️ 技术SEO优化确保网站技术层面没有阻碍搜索引擎爬虫的因素。包括站点地图提交、Robots.txt文件配置、HTTPS安全协议使用，以及修复网站的死链和404错误等。保持网站的技术优化有助于提高整体搜索引擎可见性。

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