关键词倒排档权威发布_关键词倒排档规则(2024年12月精准访谈)
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 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 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。
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 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!
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倒排索引以关键字为核心,将文档编号与关键字关联,形成高效信息检索
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2,elasticsearch的查询原理:倒排索引
根据倒排序的特性,为了查询当前关键字所以在记录的位置
指的从文档网页里提取关键词,来建立倒排检索结构
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可见,倒排索引适用于根据关键词来查询文档内容.6.3
文章目录elasticsearch 简明教程一,es 简介二,倒排索引三,es 关键字1
二,倒排索引
四,倒排索引
1.2 倒排索引
这些倒排链可以高效地做集合操作
倒排索引以关键字为核心,将文档编号与关键字关联,形成高效信息检索
2,elasticsearch的查询原理:倒排索引
原始数据分词
指的从文档网页里提取关键词,来建立倒排检索结构
数据库——战德臣
5.1正向索引&倒排索引
结果来实现根据关键字对数据进行查询,这种数据结构就是倒排索引表
倒排索引92法发挥作92● 需要92到正排索引
倒排索引,就能实现 o而倒排索引,是通过分词策略,形成了词和文章的
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而通过关键字查找对应id的关联就是倒排索引
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一般来说,倒排索引建设得越合理,查询效率就越高
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2,elasticsearch的查询原理:倒排索引
四,倒排索引
通过诸如 bdk tree 等数据结构,将拆解出来的词元
分词概念在去分析 倒排索引之前我们需要了解什么是分词,简单的解释就
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范围匹配匹配字段过滤多字段查询高亮查询keyword关键字,使用倒排索引
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通过诸如 bdk tree 等数据结构,将拆解出来的词元
4,倒排索引
倒排索引和正排索引的区别
通过诸如 bdk tree 等数据结构,将拆解出来的词元
在这里简单的介绍一下原理:普通查询是根据文章找关键字,而倒排索引是
搜索引擎采用搜索友好的倒排索引来存储数据,可
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elasticsearch 文档操作:增删改,高级搜索,聚合搜索,倒排索引
范围匹配匹配字段过滤多字段查询高亮查询keyword关键字,使用倒排索引
是因为采用了倒排索引
指的从文档网页里提取关键词,来建立倒排检索结构
正向索引 倒排索引 索引和倒排索引
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