AI科技评论按：对于关注数据科学的同学来说，Kaggle上庞大的数据集是一个极好的资源池，但是这么多的数据，如何进行更精准的搜索？近日，Kaggle官方博客就刊登了Rachael Tatman的一篇文章，向大家安利如何更高效的搜索数据集，具体怎么操作？ AI科技评论将文章编译整理如下： 目前，在Kaggle上有成千上万的数据集，而且每天都会有新的增加。虽说Kaggle是一个非常棒的资源池，但是想在这么多的数据集里精准地找到与自己感兴趣的主题相关的，有时会有点棘手。在过去的几个月里，我学到了一些技巧和小窍门，
对于关注数据科学的同学来说，Kaggle 上庞大的数据集是一个极好的资源池，但是这么多的数据，如何进行更精准的搜索？近日，Kaggle 官方博客就刊登了 Rachael Tatman 的一篇文章，向大家安利如何更高效的搜索数据集，具体怎么操作？AI研习社将文章编译整理如下。 目前，在 Kaggle 上有成千上万的数据集，而且每天都会有新的增加。虽说 Kaggle 是一个非常棒的资源池，但是想在这么多的数据集里精准地找到与自己感兴趣的主题相关的，有时会有点棘手。在过去的几个月里，我学到了一些技巧和小窍门，或许
垂直搜索引擎的三个特点： 1、垂直搜索引擎抓取的数据来源于垂直搜索引擎关注的行业站点： 比如：找工作的搜索引擎 www.deepdo.com 的数据来源于：www.51job.com , www.zhaoping.com , www.chinahr.com 等等； 股票搜索引擎 www.macd.cn 的数据来源于： www.jrj.com.cn , www.gutx.com 等股票站点； 2、垂直搜索引擎抓取的数据倾向于结构化数据和元数据： 比如：我们找工作关注的： 职位信息： 软件工程师； 公司名称，行业名称：软件公司，外包行业等； 地点：北京，海淀； 3、垂直搜索引擎的搜索行为是基于结构化数据和元数据的结构化搜索： 比如： 找：海淀 软件工程师 的工作等。 垂直搜索引擎站点的8条准则： 1、选择一个好的垂直搜索方向。俗话说男怕选错行，这一点对于搜索引擎来说也是一样的，除了选择的这个行业有垂直搜索的大量需求外，这个行业的数据属性最好不要和 Yahoo,Google等通用搜索的的抓取方向重叠。 目前热门的垂直搜索行业有：购物，旅游，汽车，工作，房产，交友等行业。搜索引擎对动态url数据不敏感也是众所周知的，这些可以作为垂直搜索引擎的切入点； 2、评价所选垂直搜索行业的网站、垂直搜索内容、行业构成等情况： 我们都知道垂直搜索引擎并不提供内容来源，它的数据依赖爬虫搜集，并做了深度加工而来的。因此考虑垂直搜索引擎的所处的大环境和定位至关重要。 3、深入分析垂直搜索引擎的索引数据特点： 垂直搜索引擎的索引数据过于结构化，那么进入的门槛比较低，行业竞争会形成一窝蜂的局面；如果搜索数据特点是非结构化的，抓取，分析这样的数据很困难，进入壁 垒太高，很可能出师未杰身先死。 4、垂直搜索引擎的索引数据倾向于结构化数据和元数据，这个特点是区别于yahoo,google等通用搜索引擎的，这是垂直搜索引擎的立足点。而垂直搜索引擎是根植于某一个行业 ，因此行业知识，行业专家这些也是通用搜索引擎不具备的。也就是说进入垂直搜索是有门槛的。 5、垂直搜索引擎的搜索结果要覆盖整个行业，搜索相关性要高于通用搜索引擎，贴近用户搜索意图，搜索结果要及时。 6、垂直搜索引擎的web 2.0 需求： 垂直搜索引擎的搜索数据由于带有结构化的天性，相对于通用搜索引擎的全文索引而言，更显的少而精。因此，设计的时候要提供收集用户数据的接口，同时提供tag,积 分等机制，使搜索结果更加“垂直”。 7、垂直搜索引擎的目标是帮助用户解决问题，而不只是向通用搜索引擎一样发现信息： 这一点是垂直搜索引擎的终极目标。 在做垂直搜索引擎的时候你需要考虑：什么问题是这个行业内的特殊性问题，什么问题是一般性问题。keso多次提到google的目标是 让用户尽快离开google，而垂直搜索引擎应该粘住用户。一般来说，使用垂直搜索引擎的用户都是和用户的利益需求密切相关的。所谓利益需求是我自己独创 的，大意是和用户工作密切相关，生活中必不可少的需求，而求有持续性。比如：学生找论文，业主找装修信息等等这样的需求。因此粘住用户，让用户有反馈的途 径是一个关键部分。 8、垂直搜索引擎的社区化特征： 这一条和第9条是相关的。 俗话说物以类聚，人以群分，垂直搜索引擎定位于一个行业，服务于一群特定需求的人群，这个特点决定了垂直搜索的社区化行为。人们利用垂直搜索引擎解决问题，分享回馈。现在做网站都讲求社区化，所以垂直搜索引擎本质上还是：对垂直门户信息提供方式的一次简化性的整合。 相关连接：什么是垂直搜索引擎
对结构化数据的搜索：也就是我们平时用的最多的，对数据库的SQL搜索，名称、状态、创建时间等
导语 |微信终端涉及到大量文本搜索的业务场景，主要包括联系人搜索、聊天记录搜索和收藏搜索等。近期微信团队对 IOS 微信的全文搜索技术进行了一次全面升级，本文将分享其选型与优化思路，详细解析全文搜索的应用数据库表格式、索引更新和搜索逻辑的优化细节。希望本文对你有帮助。 目录 1 IOS 微信全文搜索技术的现状 2 全文搜索引擎的选型与优化 2.1 搜索引擎选型 2.2 实现 FTS5 的 Segment 自动 Merge 机制 2.3 分词器优化 2.4 索引内容支持多级分隔
在算法和数据结构中，搜索是一种常见的操作，用于查找特定元素在数据集合中的位置。线性搜索算法是最简单的搜索算法之一，在一组数据中逐一比较查找目标元素。本篇博客将介绍线性搜索算法的两种实现方式：顺序搜索和二分搜索，并通过实例代码演示它们的应用。
信息检索是任何显示文本和矢量的应用程序的基础。 常见方案包括目录或文档搜索、数据浏览，以及越来越多的基于专有基础数据的聊天式搜索形式。 创建搜索服务时，将使用以下功能：
近日百度和药监局达成战略合作，百度将使用药监局的的药品数据为人们提供用药相关的查询。百度为这批数据付出的代价并未提及。天下没有免费的午餐，药监局虽然是要造福于民，但是这批数据显然不会白给。这意味着搜索引擎为数据买单的时代已经到来。笔者今天想谈谈关于搜索和数据关系的一些看法。注意，大数据离我们太远，这不是谈大数据。 360与即刻此前已达成战略合作，共同运营食品安全和曝光栏栏目外，且360将与即刻共享药监局的数据。再前，360搜索引擎通过云云搜索接入了微博搜索结果，再之前，Google购买Twitter数据以提
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。
近日，谷歌宣布，它们的数据集搜索引擎不再是 beta 版了。这意味着该产品已经正式向用户们开放使用。Jeff Dean 和谷歌官方都在推特上宣布了这一消息。
一、iOS微信全文搜索技术的现状 全文搜索是使用倒排索引进行搜索的一种搜索方式。倒排索引也称为反向索引，是指对输入的内容中的每个Token建立一个索引，索引中保存了这个Token在内容中的具体位置。全文搜索技术主要应用在对大量文本内容进行搜索的场景。 微信终端涉及到大量文本搜索的业务场景主要包括联系人、聊天记录、收藏的搜索。这些搜索功能从2014年上线至今，已经多年没有更新底层搜索技术，聊天记录使用的全文搜索引擎还是SQLite FTS3，而现在已经有SQLite FTS5，收藏首页的搜索还是使用简单的Li
在当今信息化的时代，数据的价值越来越被重视，而 Elasticsearch Service（ES）作为一款开源的全文搜索引擎和数据分析引擎，具备高效的搜索、分析和聚合数据的能力，在互联网应用、电商搜索、数据分析等领域得到广泛应用。本文将介绍ES在电商搜索中的应用实践。
RedisSearch是Redis的一个模块，它将全文搜索功能集成到Redis中。RedisSearch利用Redis的内存存储和高性能特性，为用户提供快速、准确的搜索体验。它支持多种查询方式，包括全文搜索、精确匹配、模糊搜索等，并且具有可扩展性，能够轻松应对大规模数据的搜索需求。
作者 | 郭人通 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 提到搜索引擎，大家首先想到的一般是ElasticSearch。在文本作为信息主要载体的阶段，ElasticSearch技术栈是文本搜索的最佳实践。然而目前搜索领域的数据基础发生了深刻的变化，远远超过文本的范畴。视频、语音、图像、文本、社交关系、时空数据等非结构化数据构筑了更加“立体”的语义基础。 传统的文本搜索技术与实践方法很难套用到新兴的数据搜索场景上。主要的原因是，在非结构化数据中含有大量隐式的语义信息，而这些信息没办法通过语言文字进行准
大家好，我是苏州程序大白。下面讲讲C#中基础搜索算法。 数据搜索是基础的计算机编程工作, 而且人们对它的研究已经很多年了. 本章只会看到搜索问题的一个内容, 即根据给定的数值在一个列表（数组）中进行搜索. 有两种对列表内数据进行搜索的方法：顺序搜索和二叉搜索. 当数据项在列表内随机排列的时候可以使用顺序搜索, 而当数据项在列表内有序排列的时候则会用到二叉搜索。
在现在互联网如日中天的时代，即使你不是互联网行业的人，你也一定会用过谷歌或者百度。因为他们已经影响了我们生活的方方面面，为我们提供了很多的便利。那么在互联网行业的人我们除了使用它们，我们还迫切地想知道它们到底是怎么实现的。
最最近，“向量数据库”已成为数据库领域内最热门的术语，即使非搜索引擎数据库，也在添加向量搜索功能。也许您对向量数据库的火热感到困惑，这是一门新的、前沿技术吗？事实上，向量数据库 已经存在了好几年（很多新的向量库诞生于2019年）。如果您正在寻找最佳的检索性能，那么将基于关键字的搜索（有时称为分词搜索）与基于向量的方法相结合的混合方法代表了最先进的技术。
提到搜索引擎，大家首先想到的一般是ElasticSearch。在文本作为信息主要载体的阶段，ElasticSearch技术栈是文本搜索的最佳实践。然而目前搜索领域的数据基础发生了深刻的变化，远远超过文本的范畴。视频、语音、图像、文本、社交关系、时空数据等非结构化数据构筑了更加“立体”的语义基础。
在当今数据驱动的世界中，有效地检索和利用信息是一项关键挑战。在数据库、搜索引擎和众多应用程序中，寻找相似数据是一项基本操作。传统数据库中，基于固定数值标准的相似项搜索相对直接，通过查询语言即可实现，如查找特定工资范围内的员工。然而，当面临更复杂的问题，如“库存中哪些商品与用户搜索项相似？”时，挑战便出现了。用户搜索词可能含糊且多变，如“鞋子”、“黑色鞋子”或“Nike AF-1 LV8”。
6月3日，360移动搜索App推出，移动搜索再增变数。而最早的移动搜索搅局者神马也已满月。一个月前，UC神马曾野心勃勃，想要凭借阿里这个强大后盾改写移动搜索市场的格局。如今神马搜索的进展如何？随着加入战局的后来者越来越多，尤其是与其思路相近的360推出搜索APP之后，神马能凭借什么来应对老二之争中的新对手？ 产品：维持原样，未快速出新 神马与360都是从浏览器导入搜索引擎，与360搜索初期战法不同的是，其并没有在短时间内快速推出更多的垂直搜索频道。目前神马搜索依然是原来那三个频道：小说、视频和导航。由于导
最近项目组安排了一个任务，项目中用到了基于 Solr 的全文搜索，但是该 Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步。
而且它还是其他团队在维护，依赖性太强，导致 Solr 服务一出问题，我们的项目也基本瘫痪，因为所有的依赖查询都无结果数据了。
假设有一个1~100之间的数字，你来猜这个数是多少，每猜一次可以得到三种回答：正确、大了或小了。如何保证用最少的次数猜对？很多人会想到先猜50，如果猜大了，说明答案比50小，然后猜25...用这种方法，每次都可以将数字的范围缩小一半，对于1~100之间的任何数，最多都只需要7次就能找到答案。
百度：我们比如说想找寻任何的信息的时候，就会上百度去搜索一下，比如说找一部自己喜欢的电影，或者说找一本喜欢的书，或者找一条感兴趣的新闻（提到搜索的第一印象） 百度 != 搜索，这是不对的
搜索引擎对企业是非常有利的。企业主要通过付费广告或与SEO合作进行广告宣传。然而，投放的广告只有在主流搜索引擎搜索结果中排名第一才能获得所有点击量的31.7%。
RedisSearch 是 Redis 的一个模块，它提供了全文搜索的功能，允许开发者在 Redis 数据库中执行复杂的搜索查询。RedisSearch 不仅支持简单的文本搜索，还提供了多种查询方式，如模糊查询、范围查询和聚合操作等。
近 90% 的用户 不会返回一个网站，如果他们有不好的体验。花点时间欣赏这个惊人的统计数据。网站可靠性工程师传统上专注于“五个 9”，确保网站在 99.999% 的时间内保持正常运行和可访问。然而，这只是保证积极用户体验的一部分。还有什么会导致用户点击离开网站并永远不再返回？
文|孟永辉 除了小程序的应用不断开放之外，微信在今年的另外一个重要举动应该属于推出微信搜索了。对于熟悉了谷歌搜索和百度搜索的用户来讲，微信推出的微信搜索功能再次将这个略显古老的词汇——搜索再次拉进了人们的视野之中。 其实，微信推出微信搜索功能只是在微信的用户群体和产品体系完备之后必然要进行的一个动作罢了。随着用户习惯逐步转移到微信端，特别是随着微信端内容体系的逐步建立，用户通过微信搜索获取想要的信息和内容的频率越来越大。随着微信指数的推出，用户在微信端获取信息的途径将会越来越多，而基于微信搜索产生的微信搜
最近项目组安排了一个任务，项目中用到了全文搜索，基于全文搜索 Solr，但是该 Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步，而且是其他团队在维护，依赖性太强，导致 Solr 服务一出问题，我们的项目也基本瘫痪，因为所有的依赖查询都无结果数据了。所以考虑开发一个适配层，如果 Solr 搜索出问题，自动切换到新的搜索--ES。
导语| Elasticsearch （ES）是一个分布式搜索和分析引擎，它能为我们提供全文搜索等各种丰富的功能，You know, for search (and analysis)。此前关于 Elasticsearch 大多都是调优分享、分布式相关，关于基础的文档基本是简单介绍，本文是从文档搜索实践出发介绍如何搭建一个全文搜索平台。本文不做 ES 的介绍，因此看文章需要了解 ES 相关基础知识。本文作者：allencao，腾讯应用开发工程师。 前言 最开始接到过一个需求，将部门内的研究报告与文档管理起来
在一些悲观者认为“我用搜索越来越少”时，8月，百度App宣布日活突破2亿，成为为数不多的进入日活2亿俱乐部的成员，用数据回应了“搜索是否有人用”的问题，百度App做对了什么？
这算是一个非常严重的网站设计的事故了。这里，我们不过多讨论幕后的事情和其可能的社会影响力。专注在技术上，有两个事情我们值得思考：
向量相似性搜索彻底改变了搜索领域。它允许我们高效地检索从GIF到文章等各种媒体，即使在处理十亿级别数据集时，也能在亚秒级时间内提供令人印象深刻的准确性。
传统的关系数据库（MySQL、Oracle、和Access等）主导了20世纪的数据存储模式，但当数据量达到太字节级，甚至拍字节级时，关系型数据库表现出了难以解决的瓶颈问题。为了解决海量数据存储和分布式计算问题，Google Tab 提出了Map/Reduce 和Google File System(GFS)解决方案，Hadoop作为其中一个优秀的实现框架迅速得到了业界的认可和广泛应用。但Hadoop的存储模式决定了其并不支持对数据的实时检索和计算。还有其他的替代方案吗？为何不尝试Elasticsearch 的分布时存储功能？
大家的关注点主要是如何循环遍历表格、如何用Pandas批量处理，当然，还有在996的压迫下如何提效（来挤出更多摸鱼时间）。
如果你是一个CS游戏的玩家，你可能知道，如果你的队伍里只有狙击枪，你是很难赢得比赛的。虽然狙击枪射程远，威力强，还能瞄准，但它也有很多缺点：射速慢，价格昂贵，在一些近战场景还不如一把手枪，甚至匕首。你需要根据不同的地图，敌人，战术等因素，选择合适的武器，才能发挥最大的效果。
今天，L氪迹详细整理了一些能够为我们做数据参考分析的搜索引擎工具，希望能够帮助各位收藏起来，便于日后运到数据统计工作时使用。
搜索引擎已成为我们获取信息的重要工具，而当我们输入相同的关键词进行搜索时，为何有时会发现搜索结果却不尽相同？本文将揭示搜索引擎的个性化搜索机制，探讨影响搜索结果差异的因素，并对用户隐私与个性化搜索之间的平衡进行讨论。
作为数据科学家，我们有一个首要任务：提供准确的见解。如果你和我一样，一个同时从事搜索（或与此相关的任何实时应用程序）的数据科学家，你必须管理两个有时会相互冲突的优先事项：准确性和速度。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
Dataset Search 测试版地址：https://toolbox.google.com/datasetsearch
我应该是公司第一个专职搜索的，当时搜索所有组件只有一个ES（elasticsearch），虽然之前在干过将近两年的solr，不过主要还是以数据检索为主（类似于为hbase建一个二级索引），既然组织安排也就接下了这口锅，从基础的查询解析/数据同步做起，一点点的把整个搜索的框架立起来，团队“一度扩张”到3个人，承接了整个公司大部分的搜索业务，负责的数据大概有几十亿，从第一年双十一忙于救火的状态到去年的平稳渡过，都不同程度证明了整个搜索团队的成长。
大部分工作人员刚刚从Lucene Revolution社区回来。与Lucene/Solr社区的精英们一起参加活动实在是一次让人无法忘怀的经历。我们可以越来越明显的看到，搜索类控件已经逐渐成为现代应用的主流UI元素。这些应用的用户期待更加丰富的交互性，并且由于搜索控件已经越来越智能化，搜索控件正在成为与大数据和复杂应用进行交互的核心。
贝壳作为一家房产服务互联网平台，如何在海量房源中选出能够快速成交的房源是对平台和经纪人来说都是一件非常重要同时具有挑战的事情，但是针对房型图，户型信息等一系列非结构化数据在平台中应该怎么搜索呢？
搜索中⼼化管理的⼀个⽐对就是业务侧⾃建搜索体系, 在谈谈搜索中台前先聊聊业务侧⾃建搜索带来的挑战,烟囱式的搜索体系⾯临:
百度指数是以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台。在这里，你可以研究关键词搜索趋势、洞察网民需求变化、监测媒体舆情趋势、定位数字消费者特征；还可以从行业的角度，分析市场特点。
多年前，在电商平台做了很多数据相关的工作，重心在数据BI，也和搜索推荐的同学搞了一些功能优化。让我记忆犹新的是搜索策略的优化。
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