搜索代码的分解可以从以下几个方面进行:
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自然语言处理(Natural Language Process,简称NLP),是一款基于人工智能技术,为各行各业的企业和开发者提供的针对文本智能化分析及处理的云服务,意在帮助用户高效处理文本数据,实现数字化和智能化转型。
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假设您的业务源站域名为www.test.com,域名接入 CDN 开始使用加速服务后,当您的用户发起 HTTP 请求时,实际的处理流程如下图所示:
腾讯云区块链服务平台(TBaaS)v3.1.0 多引擎大版本已于近日上线,新版本TBaaS服务平台集成多引擎包括Hyperledger Fabric 腾讯增强版本、FISCO BCOS、 Tencent TrustSQL三大引擎。
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
以上是我们java常用的全文搜索引擎框架,很多项目的搜索功能都是基于以上4个框架完成的。
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。
Lucene是开放源代码的全文搜索引擎工具包,凭借着其强劲的搜索功能和简单易用的实现,在国内已经很普及,甚至一度出现了言搜索必称Lucene的盛景。上个月Lucene的开发团队发布了 Java Lucene 2.3.1 ,相信很多朋友们都用上了。在国内对Lucene的介绍可以分为3块儿: 第一类是:以车东 的Lucene:基于Java的全文检索引擎简介 为代表的基础入门介绍; 第二类是Lucene倒排索引原理和Lucene软件包、实现类的介绍; 第三类是以中文分词为中心的介绍; 任何一个软件,包括所有伟大的软件都有这样或者那样的“缺点”和各自适用的领域,Lucene也不例外。在国内对Lucene这个软件包的批评,似乎没有看到过。可能大家都忙于做项目,纵然Lucene有再大的缺陷,凭借着Lucene良好的口碑,也不会说上一句不是。 今天在阅读LingWay (一个做垂直的语义搜索引擎)的CTO Cedric Champeau 先生的博客是发现有一篇题为:Why lucene isn't that good 为什么Lucene并不是想象的那么棒 的文章:Champeau 开门见山指出了Lucene的6大不足之处,鉴于 Lingway 公司使用Lucene已有好几年的历史,我相信Cedric Champeau的对Lucene的评论还是值得一读。 不选择使用Lucene的6大原因: 6、Lucene 的内建不支持群集。 Lucene是作为嵌入式的工具包的形式出现的,在核心代码上没有提供对群集的支持。实现对Lucene的群集有三种方式:1、继承实现一个 Directory;2、使用Solr 3、使用 Nutch+Hadoop;使用Solr你不得不用他的Index Server ,而使用Nutch你又不得不集成抓取的模块; 5、区间范围搜索速度非常缓慢; Lucene的区间范围搜索,不是一开始就提供的是后来才加上的。对于在单个文档中term出现比较多的情况,搜索速度会变得很慢。因此作者称Lucene是一个高效的全文搜索引擎,其高效仅限于提供基本布尔查询 boolean queries; 4、排序算法的实现不是可插拔的,因为贯穿Lucene的排序算法的tf/idf 的实现,尽管term是可以设置boost或者扩展Lucene的Query类,但是对于复杂的排序算法定制还是有很大的局限性; 3、Lucene的结构设计不好; Lucene的OO设计的非常糟,尽管有包package和类class,但是Lucene的设计基本上没有设计模式的身影。这是不是c或者c++程序员写java程序的通病? A、Lucene中没有使用接口Interface,比如Query 类( BooleanQuery, SpanQuery, TermQuery...) 大都是从超类中继承下来的; B、Lucene的迭代实现不自然: 没有hasNext() 方法, next() 返回一个布尔值 boolean然后刷新对象的上下文; 2、封闭设计的API使得扩展Lucene变得很困难; 参考第3点; 1、Lucene的搜索算法不适用于网格计算; 详情可以查看:Cedric Champeau 先生的博客:Why lucene isn't that good 为什么Lucene并不是想象的那么棒
导语 | Elasticsearch(下文简称ES) 是当前热门的开源全文搜索引擎,利用它我们可以方便快捷搭建出搜索平台,但通用的配置还需要根据平台内容的具体情况做进一步优化,才能产生令用户满意的搜索结果。下文将介绍对 ES 搜索排名的优化实践,希望与大家一同交流。
虽然使用 ES 可以非常方便快速地搭建出搜索平台,但搜出来的结果往往不符合预期。因为 ES 是一个通用的全文搜索引擎,它无法理解被搜索的内容,通用的配置也无法适合所有内容的搜索。所以 ES 在搜索中的应用需要针对具体的平台做很多的优化才可以达到良好的效果。
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。
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。
腾讯云释义(Tencent Cloud Explanation,TCEX)是一款为开发者提供的简单易用的内容解析工具。该工具集成了腾讯云光学字符识别(OCR)和腾讯云自然语言处理(NLP)能力,支持对文本进行分类、理解内容的情感、命名实体识别、合同关键信息抽取。开发者无需算法背景,通过在线标注,即可训练生成自定义的模型。
在我们平常的生活工作中,百度、谷歌这些搜索网站已经成为了我们受教解惑的学校,俗话说得好,“有问题找度娘”。那么百度是如何在海量数据中找到自己需要的数据呢?为什么它搜索的速度如此之快?我们都知道是因为百度的搜索引擎,那么搜索引擎到底是个什么东西呢?可能有的程序员会想到es,但是es并不能代表搜索引擎,它只是其中的一种工具,不过这种工具确实好用,效率很高。
腾讯云自然语言处理(Natural Language Process,NLP)深度整合了腾讯内部顶级的 NLP 技术,依托千亿级中文语料累积,提供16项智能文本处理能力,包括智能分词、实体识别、文本纠错、情感分析、文本分类、词向量、关键词提取、自动摘要、智能闲聊、百科知识图谱查询等。可广泛应用于用户评论情感分析、资讯热点挖掘、电话投诉分析等场景,满足各行各业的文本智能需求。
上一章节,我们从0开始搭建了一个基于腾讯云ES集群的日志分析系统,并通过Kibana图形化工具进行了可视化展示。我们模拟了Logstash收集业务系统的日志并将数据同步到了腾讯ES集群。同时我们也知道Elasticsearch 的几个应用场景。那么今天我就带大家来实现它的第二个常用场景 搜索服务。我们用的框架是:腾讯云 ES+SCF 快速构建搜索服务
搜索排序:在一次会话中,用户在交互界面输入需要查询的query,系统给返回其排好序的doc例表的过程。
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