Bird.so，技术问题的搜索结果来自对Stack Overflow的镜像和对谷歌搜索、雅虎搜索、必应搜索的聚合，还有其他各类技术网站的聚合，非常喜欢这个网站，作为技术人员的我，非常喜欢这种清新淡雅、小众而生的感觉 No.2 漫步者 ( https://www.rambler.ru/ ) Rambler，该网站是俄罗斯门户网站，也是俄罗斯三大门户网站之一 ，国内正常访问，不需要翻墙，这个网站的搜索引擎是谷歌提供支持 No.3 MEZW ( https://so.mezw.com/ ) MEZW搜索是一家聚合搜索引擎网站，致力于为用户提供准确、干净的网页内容搜索服务，我们的搜索结果来自海内外不同内容渠道的聚合，登录帐号后您还可以设置屏蔽掉任何不希望看到的网站 No.4 小红伞 （ search.avira.com ） Avira，是世界著名的杀毒软件，中文名：小红伞，来自德国，搜索引擎基于ASK，虽然搜索结果相较较前面的推荐有差异，但相对准确比国内的良心很多 总结 如上四款搜索引擎我经常使用的是Bird.so,而且访问速度杠杠的，搜索技术问题也比较精准。
图1.1说明了搜索和推荐的统一匹配视图。共同的目标是向用户提供他们需要的信息。 ? 图1.1：搜索和推荐中匹配的统一视图 搜索是一项检索任务，旨在检索与查询相关的文档。 X和Y是搜索中查询和文档的空间，或推荐中用户和项目的空间。 在图1.1的统一匹配视图下，我们使用信息对象一词来表示要检索/推荐的文档/项目，并使用信息来表示相应任务中的查询/用户。 通过在匹配和比较现有技术的同一观点下统一这两个任务，我们可以为问题提供更深刻的见解和更强大的解决方案。而且，统一这两个任务也具有实际和理论意义。 搜索和推荐已经在一些实际应用中结合在一起。 此外，如果搜索和推荐共享相同的信息对象集（如上述电子商务网站和生活方式应用的示例），则可以联合建模和优化【6】【7】【8】。 因此，为了开发更先进的技术，有必要并且有利的是采用统一的匹配视图来分析和比较现有的搜索和推荐技术。 搜索和推荐中的匹配任务在实践中面临着不同的挑战。
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作者 | Chilia 哥伦比亚大学 NLP搜索推荐 整理 | NewBeeNLP 在搜索推荐系统中，Bias可以说无处不在。 之前我们整理过搜索、推荐、广告中的曝光偏差问题，今天来看看 position bias。 1. 各大公司现在都在强调「推荐生态」的理念，debias也是构建良好推荐生态中不可或缺的一个关键要素。 当时在做文献调研的时候发现了很多用统计方法来解决position bias，但数学公式太过复杂而我数学很差:( 公司也招了些学统计的人来做一块。这篇不会涉及复杂的数学公式。 2. 具体可以参考我们之前的文章或者原始论文： 文章：搜索、推荐、广告中的曝光偏差问题 论文：Bias and Debias in Recommender System: A Survey and Future
公众号不敢保证每次推荐你都喜欢，但是可以保证尽量让大多数关注公众号的读者都可以获取GitHub上一些比较好玩有用的开源项目以及一些科技圈大家都关注的话题 。 想要在GitHub更好的寻找自己想要的项目，推荐大家一个网站：GitLogs News。 这是一个教育GitHub网站的内容搜索引擎，可以帮助工程师们快速的找到相关的项目，同时也提供最新的开发项目、开发新闻、相关主题推荐等资源，支持邮箱订阅文章，每天都可以收到GitHub网站上的最新内容。 网站链接： https://www.gitlogs.com/ ? 如何使用？这个跟百度搜索引擎差不多，直接搜索关键词，就可以了，如下图所示： ? 比如我搜索关键词“Java”，搜索的结果如下，这是按照Star关注数量排序的，从大到小排序 。点击下面项目链接，也可以直接跳转到GitHub原项目去，非常方便！ ?
) 支持计算关键词在文本中的紧邻距离（token proximity） 支持计算BM25相关度 支持自定义评分字段和评分规则 支持在线添加、删除索引 支持多种持久存储 支持 heartbeat 支持分布式索引和搜索 可实现分布式索引和搜索 采用对商业应用友好的Apache License v2发布 查看分词规则 ---- 下面我们看下使用： 我们其实很多时候想通过搜索，拿到索引的id 然后通过索引的id列表，查询到关联的数据详情内容 详情内容是存在另外一个地方，这个时候搜索显得至关重要了。 }) } // 等待索引刷新完毕 searcher.Flush() // 搜索输出格式见 types.SearchResp 结构体 resSearch := searcher.Search (types.ScoredDocs); ok { fmt.Println(res) } } 上面的例子搜索能够获取到id，我们业务中更多可能是再通过id跳转到指定页面。
推荐系统产生背景 信息过载 & 用户需求不明确 分类⽬录（1990s）：覆盖少量热门⽹站。Hao123 Yahoo 搜索引擎（2000s）：通过搜索词明确需求。 什么是推荐系统 没有明确需求的用户访问了我们的服务, 且服务的物品对用户构成了信息过载, 系统通过一定的规则对物品进行排序,并将排在前面的物品展示给用户,这样的系统就是推荐系统 推荐系统 V.S. 搜索引擎 搜索推荐 行为方式 主动 被动 意图 明确 模糊 个性化 弱 强 流量分布 马太效应 长尾效应 目标 快速满足 持续服务 评估指标 简明 复杂 推荐系统的作用 高效连接用户和物品, 发现长尾商品 留住用户和内容生产者, 实现商业目标 推荐系统的工作原理 社会化推荐 向朋友咨询, 社会化推荐, 让好友给自己推荐物品 基于内容的推荐 打开搜索引擎, 输入自己喜欢的演员的名字 通过信息过滤实现目标提升 web项目: 处理复杂逻辑 处理高并发 实现高可用 为用户提供稳定服务, 构建一个稳定的信息流通的服务 推荐系统: 追求指标增长, 留存率/阅读时间/GMV (Gross
邮箱信息 推荐星数：★★ 常见的在线邮箱收集网站，这些网站通过爬虫，搜索引擎等方式，获取互联网上暴露的邮箱地址。 http://www.anquan.us/ 端口、服务信息 推荐星数：★★★ 服务和安全是相对应的，每开启一个端口，那么攻击面就大了一点，开启的端口越多，也就意味着服务器面临的威胁越大。 ) 14.WEB—INF/web.xml文件 旁站查询 推荐星数：★★★ 旁站信息：旁站是和目标网站在同一台服务器上的其它的网站，主站无法获取权限的情况下，旁站便可以作为攻击入口。 http://www.webscan.cc C段信息 推荐星数：★★★ C段信息：C段是和目标服务器ip处在同一个C段的其它服务器。 推荐星数：★★★ 主要收集的信息包括： 1.搜索子域名 2.搜索后台管理页面 3.搜索泄露的敏感信息 4.搜索未授权访问 5.搜索开放端口服务 6.搜索过往或未修复漏洞 7.搜索目标相关人员信息 常见后缀名
相关搜索词推荐 相关搜索词推荐即当用户输入一个搜索词时，系统推荐与当前搜索词相关的其他搜索词，帮助用户进行联想式查询。 相关搜索词推荐功能可引导用户发现其他更具体、更符合要求的关键词，有效延长用户在网站的停留时间。如当前搜索词为“变形金刚1”，相关搜索推荐“变形金刚电影”、“变形金刚4”等。 ? 如PC、M站、Android APP、IOS APP的搜索数据进行全面深入的统计分析，并以简单直观的方式在第三方平台上展现，方便应用方随时了解搜索服务的使用情况和效果，帮助应用方了解搜索功能在不同平台的使用情况 达观数据为应用方 提供一整套可快速构建自己的 高性能实时搜索服务 现阶段，达观提供的服务主要包括关键词搜索、搜索词提示、相关搜索词推荐、搜索词自动纠错、搜索词自动变换，在此基础上达观还支持手动配置搜索结果 通过使用达观搜索服务，应用方可快速构建自己的高性能实时搜索服务。达观数据为国内知名女性原创网络文学网站潇湘书院提供的搜索服务后，搜索量及点击量都出现显著提升。 ?
Googler 会显示出搜索结果的标题,URL 以及摘要,你可以直接从终端调用浏览器访问这些搜索结果. 搜索结果以页的形式组织,你可以上下进行翻页. 同时你还可以在同一个 Googler 实例上进行连续的搜索. 你可以指定搜索结果的数量, 限制搜索 bt duration 等等, 而且搜索结果非常清爽,没有那些广告和流氓网址. 你可以使用 Googler 搜索任意字符串. 例如这里我尝试搜索最匹配 [Linux and Ubuntu news] 的网站. ? 查看更多搜索结果 ? 更厉害的是, 你可以使用 -w 限制在某个特定的网站中执行搜索(比如我要搜索 kde). 我这里同时指定每页只显示 3 个结果 (默认为 10 个结果). ? 更多的例子 Google 搜索 hello world : $ googler hello world 在站点 imdb.com 中搜索关键字 jungle book,搜索的结果要在最近 14
编译 | 大文 据yourstory.com消息，印度产品搜索和推荐服务商Unbxd于当地时间6月19日宣布，其刚刚完成了一笔价值1250万美元的C轮融资。 Unbxd成立于2011年，总部位于印度班加罗尔，其主要业务是基于人工智能和深度学习技术，为电子商务网站提供推荐、导航、搜索、分析服务等解决方案。 目前，在全球电子商务蓬勃发展的同时，基于人工智能和深度学习的搜索、推荐系统已经成为各大电子商务公司的发展重点。在此市场中，亚马逊可以算得上是推荐系统的鼻祖了。 其推荐引擎通过记录用户在站点上的行为，包括浏览物品、购买物品、将物品加入购物车、收藏夹和愿望单等，同时，亚马逊还提供了评分等用户反馈的方式，这些共同用户画像数据的来源，根据不同数据特点对他们进行处理，并分成不同类别为用户推送推荐 其推出的Amazon Machine Learning平台也提供了推荐引擎的必要平台。 另一方面，在国内，阿里云也提供了名为“数加”的推荐引擎，为各类APP、网站以及其他业务提供个性化推荐服务。
根据推荐技术服务公司Baynote的调查，如果人们点击了三次之后还无法找到自己想要的商品，95%的人会离开这个网站。 个性化推荐引擎，是通过研究和分析消费者在互联网上行为和内容，主动发现消费者当前或潜在偏好、兴趣和需求的模式，并将消费者感兴趣的商品或服务推荐给消费者，从而提升消费者的购物体验，为电子商务企业创造更大的客户价值 搜索列表页的困扰 大部分电商搜索列表页站内质量不高 用户很难用精准地语言描述 电商网站陈列不了所有的商品 面对同类商品，用户也有商品选择障碍 搜索了好多页，也没有找到自己喜欢的商品 搜索列表页推荐栏的形式有哪些 这时用户就会面临选择的困难，如果根据用户的搜索、过去浏览和购买历史，从网站上陈列的商品中先搜索一批用户喜欢的商品，通过“猜您喜欢”推荐给用户，用户是否就会觉得购物一件so easy的事情呢？ 如某用户想在某大型电商网站上想购买一台燃气灶，当在该网站的搜索列表页上输入“燃气灶”时，该搜索列表页的左下侧就会出现“搜索燃气灶的用户最终购买了”和“搜索燃气灶的用户还购买了”两种推荐栏。
我们大概可以把互联网信息分发的模式按照其主导的信息分发的模式流行的时期大致划分成四个时代： 分类索引-门户时代； 搜索引擎-搜索时代； 订阅关注-SNS时代； 推荐算法-Feed时代； 在这四个时代以外还并行了一个长期存在的 在搜索业务上Google完全碾压的Yahoo！，然后Google推出了Gmail邮箱服务对抗Yahoo！的邮箱服务。技术全面领先的Google很快就把Yahoo！抛到身后，尽管财大气粗的Yahoo！ 早年的商业网站自己没有流量，服务也不高频，每次服务用户都会需要从搜索引擎走，但是像SNS这样自己站内闭环拥有大量UGC动态信息的网站，用户几乎每天都要登录，几乎完全可以摆脱外部送水站的流量导入。 而这个设计在加上一点点创新，就开启了推荐算法-信息流模式能够对抗搜索引擎的商业模式。 ? 可以由推荐算法+无限瀑布流设计激发的心流 搜索引擎的理论广告位的理论上限虽然非常高，但是搜索引擎有个致命缺陷，那就是一个人使用搜索引擎的次数其实非常有限。
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