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search(0)- 企业搜索,写在前面

计划研究一下搜索search,然后写个学习过程系列博客。开动之前先说说学习搜索的目的:不是想开发个什么搜索引擎,而是想用现成的搜索引擎在传统信息系统中引进搜索的概念和方法。 搜索search除条件匹配式的查找外最重要的是具备了关联relevance的特性。首先,搜索是基于大数据文件数据库的,对格式没有硬性要求,操作者可自由、灵活的表达搜索条件。 再者搜索具备信息关联能力,能根据搜索条件除符合条件的文件外,还能把满足搜索条件中表述的关联,如:文字关联、意思关联、信息关联等应用在目标文件的匹配上,产生一个以关联度排序的结果文件清单。 换句话说就是好的1搜索方案还可以猜度操作者的搜索目的,提供建议目标结果。如此大大降低了对使用者操作水平的要求,最终任何用户普遍都可以轻松使用搜索来获取符合专业要求的搜索结果。 考虑了一下市面上的几个开源搜索引擎,最终选择了elasticsearch。除了搜索功能外,elasticsearch还是一个分布式的数据库。

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海量数据中搜索精华价值:Milvus助力头部企业打造前沿AI搜索

为了帮助企业和软件开发人员应对海量非结构化数据检索难题,Zilliz 于 2019 年底推出了开源向量搜索引擎 Milvus。 Milvus 已成为大规模 AI 搜索技术领域的明星,将帮助越来越多的企业和组织挖掘海量非结构化数据中的精华价值。 5企查查:利用 Milvus 增强商标检索 企查查是一款企业信用查询工具,旨在提供快速查询企业相关信息的服务。 目前,企查查已收录约 5000 万个企业商标信息和图片,如何在这些图片中快速准确找到相似商标,是帮助企业用户提升商标保护能力的关键。 6焦点科技:Milvus 赋能智能搜索 焦点科技是国内头部软件企业,业务涉及电商、教育、云计算等诸多领域。

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    SEO专业指南:企业搜索引擎优化详解

    企业搜索引擎优化需要在跨职能、融入所有从事或影响网站变更的部门时处于最佳状态。 当上述因素缺失时,可能会发生以下情况: 搜索引擎优化变成一个清单:当搜索引擎优化在一个孤岛上时,那我们根本不知道企业是否还有其他有关的项目或业务可以融合一起来解决,最后除了检查标题标签和更新内部链接之外 除了让更多的人认识品牌之外,搜索引擎优化还可以促进: 品牌忠诚度,通过确保网站有用且信息丰富。如果不是,客户就会流失。 品牌信任,通过确保网站上内容真实可信。 本地化内容   如果你从事的企业品牌在本地店面之外运营或在本地提供某种服务,那么将你的网站内容本地化,这种做法是通过自然搜索接触本地受众的重要方式之一。    重复内容明面上不会受到惩罚,但页面的重复版本可能会从搜索结果中过滤掉,如果页面重复量级很大时,会造成网站整体权重下降,影响其他核心页面的排名。   我们一起来看看Google是如何看待重复内容。

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    企业如何在小预算中进行搜索引擎优化

    企业如何在小预算中进行搜索引擎优化 小企业,小预算,少资源,该如何优化? 今天,黄伟老师给给位同学讲解下小企业如何在小预算中进行搜索引擎优化: 想要以小预算来进行搜索引擎优化,特别是如果只是一个人,两个人,想要在现阶段的情况下优化而且还想要非常好的排名,这是一个非常考验技术与耐心的挑战 随着本地搜索引擎优化的重要性,投资它的各个方面是有意义的。 在最新Google的本地搜索排名因素调查中,本地搜索专家将引用相关因素评为大约13.31%,Google My Business排名前50位因素中的19.01%(如下图)。 ? A、百度下拉、百度推荐; B、统计工具中的搜索词; C、客户调研反馈; D、竞争对手网站; E、第三方平台获取; 以上就是针对小企业如何在小预算中进行搜索引擎优化的一些方法,写的并不很完善,仅供大家参考

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    超参数搜索——网格搜索和随机搜索

    我们在搜索超参数的时候,如果超参数个数较少(三四个或者更少),那么我们可以采用网格搜素,一种穷尽式的搜索方法。 但是当超参数个数比较多的时候,我们仍然采用网格搜索,那么搜索所需时间将会指数级上升。 比如我们有四个超参数,每个范围都是[10,100],那么我们所需的搜索次数是10*10*10*10=10^4。 如果再增加一个超参数,那么所需的搜索次数是10^5,搜索时间指数级上升。 所以出现了这样的做法,网格搜索,但是网格取稀疏一点,比如上面例子中的[10,100],我们就去10,30,50,70,90这几个数,降低一下搜索次数。 所以又有人提出了随机搜索的方法,随机在超参数空间中搜索几十几百个点,其中就有可能会有比较小的值。 这种做法比上面稀疏化网格的做法快,而且实验证明,随机搜索法结果比稀疏化网格法稍好。 这样可以保证我们找到一个局部最小值点,结果可能会比随机搜索稍好一点。 当然,如果随机搜索直接得到更好的局部最小值,甚至全局最小值,那么……只能说你的运气爆表了。

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    亚马逊云推出基于机器学习的企业搜索服务Kendra,剑指微软

    Amazon Kendra推出的目标是帮助企业重新建立起高效的企业搜索。 此项服务利用AI自然语言处理及其它机器学习技术,将企业内部的多个数据孤岛连接起来,企业员工可以使用真实信息而不是关键词在这些孤岛内进行搜索,后台的AI技术可以保证为他们提供精确的搜索结果。 Kendra 的亮点在于能够积极地重新训练,为企业数据集和员工使用模式构建深度学习模型,以提升搜索的准确性。 2846c486ddd4474cbae41c494f34a03a.jpeg 值得注意是,亚马逊推出的这项企业搜索服务被很多业内人士认为是剑指微软的企业搜索服务。 在 Ignite 2018 大会上,微软首次推出了面向企业的 Microsoft Search 搜索服务,旨在提供增强的搜索体验。

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    Facebook搜索的向量搜索

    概述 不管是搜索系统还是推荐系统中,向量召回都是一个不可或缺的一个部分,担负着重要的作用。 传统的搜索以文本匹配为主,通过query中的词(如果是中文,需要首先对query进行分词)检索所有的候选doc,如果doc中出现了query中的词,则表示命中,最后返回所有命中的doc。 Facebook将向量召回应用在社交网络的搜索中,针对其场景的特殊性,提出将用户的上下文环境考虑进query的向量中。 特征工程 在FaceBook的向量搜索中,基于其特定的场景,使用到的特征包括query和document的文本特征、位置特征、社交Embedding特征。 文本特征。 在本地广告、小组或事件的搜索场景中,位置匹配是很重要的。query侧增加搜索人的城市,地区,国家和语言。document侧增加管理员打的小组地域标签。

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    移动搜索时代,微信搜索如何才能更好“搜索”?

    尽管微信搜索推出之后人们通常会将它和搜索引擎搜索联系在一起进行考量,但是细细分析下来,我们会发现微信搜索其实和搜索引擎搜索有很大不同的。 在搭建企业生态成为主流的当下,微信的这种做法其实更加符合当下所有企业的发展逻辑。 因为在当前这样一个时期,越来越多的用户都开始重视生态系统的建设。 小米围绕着小米手机建立了以科技产品为连接的生态系统、阿里围绕着新零售建立了以新零售的各个环节为连接点的生态系统,聚米众筹建立了围绕着以项目为连接点的生态系统……这些生态系统的存在不仅能够让企业发展得更加稳健 微信搜索未来发展的几个关键点 在百度取消新闻源制度的情况下,微信搜索的推出无疑让企业的品牌展示和曝光、企业的推广有了一个新的输出端口。 凭借这些优质内容和数据,用户能够持续从微信端获得有益信息,而企业则能够持续获得源源不断的用户。与其说,海量的内容和数据是微信搜索的安身立命之本,不如直接说海量优质的内容是微信搜索的安身立命之本。

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