在过去十年里，搜索已经变得无处不在——搜索框已然成为各类网站、应用的基础标配。一个网站或者应用不提供搜索框，这是无法想象的事情。随着搜索在基础架构方面越来越多的难题得到解决，加之解决方案的商品化进程，搜索引擎的竞争已经从如何提供快速、可伸缩的搜索，转变成如何针对用户的信息需求提供最相关的匹配。换言之，就是如何正确地理解用户意图，提高搜索的相关性，为用户提供满意的搜索结果。 什么是相关性 所谓相关性，就是根据内容对用户及业务需求的满足程度，对搜索内容进行排名的一门学问。它会将搜索引擎打造成一个看似智能的系统，
信息检索定义为对用户做出的查询进行响应并检索出最合适的信息的过程。在信息检索中，根据元数据或基于上下文的索引，进行搜索。搜索引擎 是信息检索的一个示例，对于每个用户的查询，它基于所使用的信息检索算法进行响应。信息检索算法中使用了倒排索引的索引机制。
全世界每年产生1EB到2EB (1EB≈1018B)信息，相当于地球上每个人每年大概产生250MB信息。其中，纸质信息仅占所有信息的0.03%。静态网页有上百亿，动态及隐藏网页至少是静态网页的500倍。Tom Landauer认为人的大脑只能存储约200MB信息，一生只能接触约6GB信息。
搜索引擎（Search Engine）是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将用户检索相关的信息展示给用户的系统。搜索引擎包括全文索引、目录索引、元搜索引擎、垂直搜索引擎、集合式搜索引擎、门户搜索引擎与免费链接列表等。
【导读】 信息检索资深专家Tommaso Teofili最新撰写的面向搜索的深度学习实战书籍（预计2018年夏季出版）《Deep Learning for Search》介绍使用Apache Lucene和DeepLearning4j实现基于深度学习的搜索引擎框架。Deep Learning for Search教您如何通过实施基于神经网络的技术来提高搜索的有效性。在这本书中，首先为你概括信息检索原则，如索引，搜索和排序，以及深度学习的快速介绍。然后，通过Apache Lucene和DeepLearning
以下文章来自知乎，作者Bill Tong。Bill Tong，上海交通大学管理科学与工程博士，曾出版《在线文本数据挖掘》一书。
信息检索的概念 信息检索（Information Retrieval）是指信息按一定的方式组织起来，并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术。狭义的信息检索就是信息检索过程的后半部分，即从 信息集合中找出所需要的信息的过程，也就是我们常说的信息查寻（Information Search 或Information Seek）。 我们在下边研究的lucene就是对信息做全文检索的一种手段，或者说是一项比较流行的技术，跟google、baidu等专业的搜索引擎比起来会有一定的差距，但是对于普通的企业级应用已
数字化时代，搜索引擎已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分，为我们提供了一个迅速而便捷的途径。 搜索引擎利用复杂的算法来实现高效的搜索，其中一个关键的技术却是倒排索引。 这个看似普通的数据结构却是搜索引擎背后的核心，负责快速、有效地定位相关信息。
[我们已经谈过了如何自动下载网页、如何建立索引、如何衡量网页的质量(Page Rank)。我们今天谈谈如何确定一个网页和某个查询的相关性。了解了这四个方面，一个有一定编程基础的读者应该可以写一个简单的搜索引擎了，比如为您所在的学校或院系建立一个小的搜索引擎。] 我们还是看上回的例子，查找关于“原子能的应用”的网页。我们第一步是在索引中找到包含这三个词的网页（详见关于布尔运算的系列）。现在任何一个搜索引擎都包含几十万甚至是上百万个多少有点关系的网页。那么哪个应该排在前面呢？显然我们应该根据网页和查询“原子
大多数人，对于搜索引擎，也只是会个关键字搜索而已。其实，除了大家都会的关键字搜索之外，搜索引擎还提供了非常丰富的使用技巧给用户，但是绝大多数用户都不知道搜索引擎除了关键字搜索，还有其他的搜索技巧。现在是大数据时代，网上的数据非常的多，掌握搜索引擎那些搜索技巧，可以大大地提升信息检索的效率。下面，就带大家学习下搜索引擎那些实用的使用方式。
Elaticsearch，简称为es， es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检 索数据;本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别(大数据时代)的数据。es也使用 Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
谷歌发明的名为PageRank的网页排名算法使得搜索结果的相关性有了质的飞跃，这一算法被公认为是文献检索中最大的贡献之一，并且被很多大学列为信息检索课程（Information Retrieval）的内容。这篇文章主要是在阅读吴军老师的《数学之美》后来对谷歌的搜索引擎做一个介绍。
看完了西瓜书的第一章，课后习题有这个问题。我先将这个问题定义为：机器学习在搜索引擎上的应用。
TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。
关于YAHOO优化和排名技术基础.把页面本身优化好，就能在Yahoo中取得很好的排名，而这些页面优化都是自己可以控制的，所以说Yahoo优化比Google优化更容易，所用时间更短，特别是对于热门关键词，两者的区别更明显。从另一个角度来说，能把Google优化好的人，不一定水平有多高，可能只不过是手头有较多的链接资源可以利用；若服务期过了以后，把指向你的链接一撤，你的排名就会掉下来。而若能把Yahoo优化好，说明你的网页优化本身是好的，你的排名基础是扎实的，你的服务商为你做了一些扎扎实实的工作。特别强调一下Google的强大的语义分析能力。在Google中搜”seo入门”, 结果排在第一名的是一个关于”seo基础”的网页。这个网页针对”seo基础”作了很好的优化。我看了这个网页的源文件，没有出现一个”入门”。这个网站是个新站，没有多少外部链接，首页PR为0，为什么这个内页会排在很多含”seo入门”的网页之前？而且第一页中有七个页面都是针对”seo基础”的，并用红体字突出显示，足见Google把”入门”和”基础”看成极为接近的词。再在Yahoo中搜”seo入门”，发现排在前三页的没有针对”seo基础”的，全都针对”seo入门”。Google知道哪些词在多大程度上词义相近。Yahoo的分类体系及性能评价 目前很多的搜索引擎都是将人工编制的等级式主题目录和计算机检索软件提供的关键词等检索手段结合起来，完成网络信息资源的组织任务。Yahoo就是这种等级式主题指南类搜索引擎的典型代表。 Yahoo的魅力，就在于它的可浏览式等级主题索引。按照主题建立分类索引，提供全面的分类体系结构，并结合高质量的检索软件，Yahoo成功地建立起了一套独特的信息管理和组织机制，使得对网络信息的全面检索变成现实。现对Yahoo的类目体系、分类原理、检索方式、性能评价等作进一步的探讨一、类目体系Yahoo由14个基本大类组成，包括Art＆Humanities(艺术与人文)、Business＆Economy(商业与经济)、Computers＆Internet(电脑与网际网路/网络)、Education(教育)、Entertainment(娱乐)、Government(政府)、Health(健康与医药)、News＆Media(新闻与媒体)、Recreation＆Sports(休闲与运动)、Reference(参考资料)、Regional(国家与地区)、Science(科学)、SocialScience(社会科学)、Society＆Culture(社会与文化)。根据其拥有的信息或网站的多寡及知识组织的需要程度，每一个基本类目下细分不同层次的次类目或子类目，愈往下的子类目中的网站其主题愈特定。它建立了一个由类目、子类目等构成的可供浏览的相当详尽的目录等级结构。其类目设计合理，结构完整、全面，类目等级层次鲜明，各级详略、宽泛程度不一，从而为网上丰富的信息资源的归类，尤其是确切归类提供了基础。二、分类原理InternetScoutProject的分类专家AimeeGlassel认为，“印度著名分类专家和图书馆专家阮岗纳赞的冒号分类法理论体系与Yahoo网络信息资源的主体目录之间存在着密切的联系”，从而揭示了Yahoo应用分面分析方 法进行网络信息资源的分类实质。三、检索方式Yahoo能够提供简单检索和细节检索。前者主要检索其分类结构中的一级目录，后者可使用关键词构成布尔逻辑式进行检索，其检索软件主要由OpenText公司提供。两者的结合堪称珠联壁合：一个提供强大的高质量的主题指南目录，另一个则提供高水平的检索工具。而且，Yahoo在检索时，也不光检索自身的主题目录，同时也会相应地检索OpenText公司提供的收有100万Web文件的OpenText数据库。诚然，Yahoo在检索方式上上存在着一些缺陷，如：只能进行关键词检索，并且只支持布尔算符and和or，未提供near等，但通过在其主页的末尾提供了其它引擎如ALTAVISTA、LYCOS等的超链接，指引用户进入这些地方去搜索，从而弥补了Yahoo的若干缺陷。因此，从总体上说来，Yahoo仍然是WWW上最流行的查询工具之一。四、性能评价作为主题指南类搜索引擎的典范，Yahoo具有以下优点：1. 主题目录与检索软件的完美结合采用分面分析的方法，由信息管理专家编制主题目录，反映了人们在选择和组织信息时的知识和智慧，提高了目录编制的质量。同时，按照主题目录以人工为主对提交的网页进行筛选、归类和组织，也能不断克服单纯由搜索软件自动完成分类的缺陷，增强分类的条理性。嵌入相应的检索软件或工具，并与之相集成，提供高质、高效的检索服务，从而加快了系统的反映速度，提高了检索的准确性，使得检索结果更接近用户的信息需求。2. 信息检索难度的降低Yahoo的数据库按照14个大类(各大类下又包含数量不等的小类)组织，其分类体系非常详尽，因此是进
例如，您可以利用ChatGPT构建一个聊天机器人，用户可以通过聊天机器人与ChatGPT进行文本对话。ChatGPT可以根据用户输入的文本，自动生成合适的回复。
最近网上人工智能聊天ChatGPT非常火，这种高效聊天机器人类似智能搜索模式的出现，可多语种，语音、翻译、文本、摘要、短信回复等多种形式，将在以后时间里持续发挥其重要作用，也许是一场搜索引擎颠覆性的变革。
昨天很晚时候，我运营的星球里一位同学问了我这样一个问题：在学习自动化测试的过程中，经常遇到各种报错，通过报错提示进行debug，不断往下排查，但如果最终还没有找到问题根因，该怎么办？
搜索引擎是什么？再遇到不了解的事物时，该去哪里找我们想要的信息？可能需要一些网址导航，或者他人告知的方式来寻找需要的信息，在搜索引擎出现之后，我们在遇到问题时，首先想到的就是“百度一下，你就知道”也就是利用百度的搜索引擎来查找我们想要知道的信息，比如搜索引擎是什么？先百度一下关键词 “搜索引擎”，网址：
搜索引擎是计算机科学中算法应用的典型领域之一。搜索引擎的主要任务是帮助用户在海量数据中快速找到相关信息。以下是算法在搜索引擎中的主要应用：
前篇 一文了解自然语言处理的每个范畴用到的核心技术，难点和热点(1)， 这部分涉及的NLP范畴包括： 中文分词 词性标注 句法分析 文本分类背景 下面介绍，文本分类常用的模型，信息检索，信息抽取。 8文本分类模型 近年来，文本分类模型研究层出不穷，特别是随着深度学习的发展，深度神经网络模型也在文本分类任务上取得了巨大进展。文本分类模型划分为以下三类： 基于规则的分类模型 基于规则的分类模型旨在建立一个规则集合来对数据类别进行判断。这些规则可以从训练样本里自动产生，也可以人工定义。给定一个测试样例，我们可以
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1802.06466.pdf
机器之心专栏 机器之心编辑部 2021 年 12 月 WebGPT 的横空出世标志了基于网页搜索的问答新范式的诞生，在此之后，New Bing 首先将网页搜索功能整合发布，随后 OpenAI 也发布了支持联网的插件 ChatGPT Plugins。大模型在联网功能的加持下，回答问题的实时性和准确性都得到了飞跃式增强。 近期，来自清华、人大、腾讯的研究人员共同发布了中文领域首个基于交互式网页搜索的问答开源模型框架 WebCPM，相关工作录用于自然语言处理顶级会议 ACL 2023。 论文地址：https:/
搜索结果排序时搜索引擎最核心的部分，很大程度度上决定了搜索引擎的质量好坏及用户满意度。实际搜索结果排序的因子有很多，但最主要的两个因素是用户查询和网页内容的相关度，以及网页链接情况。这里我们主要总结网页内容和用户查询相关的内容。
由于Elasticsearch的功能强大和使用简单，维基百科、卫报、Stack Overflow、GitHub等都纷纷采用它来做搜索。现在，Elasticsearch已成为全文搜索领域的主流软件之一。
搜索引擎的基本工作原理包括如下三个过程：首先在互联网中发现、搜集网页信息；同时对信息进行提取和组织建立索引库；再由检索器根据用户输入的查询关键字，在索引库中快速检出文档，进行文档与查询的相关度评价，对将要输出的结果进行排序，并将查询结果返回给用户。
信息检索这个词的含义非常广。仅从钱包中取出信用卡，然后输入信用卡号也属于信息检索的范畴。然而，从学术角度来讲，信息检索定义如下：
前言 随着互联网的深入发展，人类已然进入大数据时代。如何在浩瀚的数据海洋里高速有效的获取有价值的信息，正是促使大数据技术具备走向众多企业的潜力。搜索引擎作为获取信息的有效入口，已然经历了20多年的发展，并一直试图理解用户搜索意图以及提升搜索的精准性。 Google是全球性的搜索引擎，看似简单的搜索框背后隐藏的是极其复杂的系统架构和搜索算法，其中排序（以下统称Ranking）的架构和算法更是关键部分。Google正是通过PageRank算法深刻改变搜索排序而一举击败众多竞争对手。 Ranking是搜索引擎的核
论文检索是指根据用户输入的信息从大量的论文集合中查找出相关文本的一种技术。论文检索作为信息检索的一种，常用于搜索引擎、数字图书馆等领域，是信息检索技术的一个重要组成部分。
搜索引擎匹配查询到它们创建的索引上。这个索引包含每个文档的单词，和能指向文儿当地址的指针。这被叫做倒排索引文件【 inverted file】。一个搜索引擎或者IR系统包括四个基本的模块：
如今在一些中大型网站中，搜索引擎已是必不可少的内容了。首先我们看看搜索引擎到底是什么呢？搜索引擎，就是根据用户需求与一定算法，运用特定策略从互联网检索出制定信息反馈给用户的一门检索技术。搜索引擎依托于多种技术，如网络爬虫技术、检索排序技术、网页处理技术、大数据处理技术、自然语言处理技术等，为信息检索用户提供快速、高相关性的信息服务。搜索引擎技术的核心模块一般包括爬虫、索引、检索和排序等，同时可添加其他一系列辅助模块，以为用户创造更好的网络使用环境。
Elasticsearch也简称为ES，其实就是一个实时搜索和分析引擎，它可以近乎实时的数据存储、检索与分析数据。ES是一个基于开源的可高扩展的分布式全文搜索引擎，它自身可扩展性非常好，可以扩展到能够处理PB级别的数据。ES是基于Lucene作为核心来实现所有搜索和索引的功能的，之所以这样做就是为了通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，进而让全文搜索成为一个简单的操作。
在一些大型的门户网站和电商网站中，都有自己的站内搜索，但是使用传统的数据库查询方式已经无法满足一些高级的搜索要求，比如说：搜索速度要快、搜索结果要按照相关度排序，搜索的内容格式不固定，这些都需要使用全文实现搜索功能。
本打算直接来学习Solr, 现在先把Lucene的只是捋一遍. 本文内容: 1、 搜索引擎的发展史 2、 Lucene入门 3、 Lucene的API详解 4、 索引调优 5、 Lucene搜索结果排名规则 1 搜索引擎的发展史 1.1 搜索引擎的发展史 萌芽：Archie、Gopher 起步：Robot（网络机器人）和spider（网络爬虫） 1、 Robot：网络机器人，自动在网络中运行，完成特定任务的程序，如刷票器、抢票软件等。 2、 spider：网络爬虫，是一中特殊的机器人，抓取（下载）并分析网
搜索引擎营销并不是一门精确的科学，原因有上百万个，一般而言，信息检索或用户搜索都不是一门精确的科学，即使网络搜索已经存在了20多年，搜索引擎仍然没有一个百分百的行为准则。
今天给各位读者分享一下当代最强的搜索引擎：Perplexity.ai + 小红书网页版，帮助你快速检索关键信息，以及通过该工作流培养快速学习的能力。
Lucene是一套信息检索工具包，并不包含搜索引擎系统，它包含了索引结构、读写索引工具、相关性工具、排序等功能，因此在使用Lucene时仍需要关注搜索引擎系统，例如数据获取、解析、分词等方面的东西。而solr和elasticsearch都是基于该工具包做的一些封装。
利用人工智能驱动的聊天机器人实现信息检索自动化，可防止工程师充当同事的“人工搜索引擎”。
从搜索引擎，一直到自动问答系统，自然语言处理（NLP）系统的发展已经极大地增强了我们获取文本信息的能力，帮我们节省了很多用来记忆和查找的时间精力。今天，每当我们脑海中涌现出问题的时候，我们的第一反应都是去搜索引擎（谷歌、百度、必应）上搜索一下。
元搜索引擎（Meta Search Engine）。 ■ 全文搜索引擎 全文搜索引擎是名副其实的搜索引擎，国外具代表性的有Google、Fast/AllTheWeb、AltaVista、Inktomi、Teoma、WiseNut等，国内著名的有百度（Baidu）。它们都是通过从互联网上提取的各个网站的信息（以网页文字为主）而建立的数据库中，检索与用户查询条件匹配的相关记录，然后按一定的排列顺序将结果返回给用户，因此他们是真正的搜索引擎。 从搜索结果来源的角度，全文搜索引擎又可细分为两种，一种是拥有自己的检索程序（Indexer），俗称“蜘蛛”（Spider）程序或“机器人”（Robot）程序，并自建网页数据库，搜索结果直接从自身的数据库中调用，如上面提到的7家引擎；另一种则是租用其他引擎的数据库，并按自定的格式排列搜索结果，如Lycos引擎。 在搜索引擎分类部分提到过全文搜索引擎从网站提取信息建立网页数据库的概念。搜索引擎的自动信息搜集功能分两种。一种是定期搜索，即每隔一段时间（比如Google一般是28天）， 蜘蛛搜索引擎搜索引擎主动派出“蜘蛛”程序，对一定IP地址范围内的互联网站进行检索，一旦发现新的网站，它会自动提取网站的信息和网址加入自己的数据库。另一种是提交网站搜索，即网站拥有者主动向搜索引擎提交网址，它在一定时间内（2天到数月不等）定向向你的网站派出“蜘蛛”程序，扫描你的网站并将有关信息存入数据库，以备用户查询。由于近年来搜索引擎索引规则发生很大变化，主动提交网址并不保证你的网站能进入搜索引擎数据库，目前最好的办法是多获得一些外部链接，让搜索引擎有更多机会找到你并自动将你的网站收录。 当用户以关键词查找信息时，搜索引擎会在数据库中进行搜寻，如果找到与用户要求内容相符的网站，便采用特殊的算法——通常根据网页中关键词的匹配程度、出现的位置、频次、链接质量——计算出各网页的相关度及排名等级，然后根据关联度高低，按顺序将这些网页链接返回给用户。这种引擎的特点是搜全率比较高。 ■ 目录索引 虽然有搜索功能，但严格意义上不能称为真正的搜索引擎，只是按目录分类的网站链接列表而已。（更简单说就是网址导航网站）
虽然早已是预料之中的事，但得知GO.COM关闭的消息时，还是有些伤感，毕竟我为她和她的前身Infoseek工作了两年半之久。是的，两年半在因特网这一行是很长的时间！ 人都是有惰性的，我也不例外，自从1997年加入Infoseek后，我是很认真的，我曾经立下誓言，只要我在Infoseek一天，就要保住她搜索引擎在业界第一的位置。
简单来说，向量空间模型就是希望把查询关键字和文档都表达成向量，然后利用向量之间的运算来进一步表达向量间的关系。比如，一个比较常用的运算就是计算查询关键字所对应的向量和文档所对应的向量之间的 “相关度”
前两天刷到一篇有意思的paper，文中将信息检索工具Anserini和BERT结合，实现了一个开放域的问答系统。
作者 | 青苹果 来源 | 数据实战派 头图 | 付费下载于 IC Photo 传统的信息检索（IR, Information Retrieval）系统，并不直接回应信息需求，而仅提供对内容的参考。排序（Ranking）是该范式的关键组成部分。 这样的检索系统为用户提供了潜在答案的选择，实际上也给用户带来了相当严重的认知负担。开发问答（QA, Question Answering）系统的动机之一，正是在于希望返回的是答案而非结果的排序列表。 现在已经有很多关于 QA 系统的研究，然而现实中的大规模成功案例
当涉及到自然语言处理（NLP）中的信息检索与文本挖掘时，我们进入了一个旨在从大量文本数据中发现有价值信息的领域。信息检索涉及从文本数据中检索相关信息，而文本挖掘则旨在自动发现文本中的模式、趋势和知识。
IT 届很久没有像这几天这样因为某个技术热闹了，ChatGPT 则是那条将水搅浑的“鲶鱼”。
The Elastic Stack, 包括 Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash（也称为 ELK Stack）。能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据，然后实时地对数据进行搜索、分析和可视化。Elaticsearch，简称为 ES，ES 是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎，是整个 Elastic Stack 技术栈的核心。它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理 PB 级别的数据。
接触搜索/推荐相关工作，也有两年了。工作里对lucene的接触不少，却也不精。最近工作里没有那么忙，因此想通过学习源码的方式，来对lucene进行一个系统的学习。
Google，百度类的网站搜索，它们都是根据网页中的关键字生成索引，我们在搜索的时 候输入关键字，它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回；还有常见的项目中应用日志的搜索等等。对于这些非结构化的数据文本，关系型数据库搜索不是能很好的支持。 一般传统数据库，全文检索都实现的很鸡肋，因为一般也没人用数据库存文本字段。进行全文检索需要扫描整个表，如果数据量大的话即使对 SQL 的语法优化，也收效甚微。建 立了索引，但是维护起来也很麻烦，对于 insert 和 update 操作都会重新构建索引。 基于以上原因可以分析得出，在一些生产环境中，使用常规的搜索方式，性能是非常差 的：
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