1、搜索与推荐
用户从海量文本中获取信息主要通过两个途径，搜索和推荐；搜索和推荐的区别在于，搜索是通过输入一定的信息，获取对应的信息，是一个主动获取信息的过程。推荐则是app/web根据用户的历史行为数据，猜测用户的喜好，进行内容的推送。
2、搜索分类
2.1.搜索分类
一般搜索分为大搜和垂搜，大搜就是像百度、google、bing等对相关网页进行搜素。垂搜指的是某一领域的搜索，比如爱奇艺中的视频检索、淘宝的商品检索、贝壳的房子搜索等。
2.2、搜索业务
搜索词补全
搜索
相似搜索推荐
2.2、搜索常见素语
query：检索词，可以是商品名、视频名、房子信息、关键词等
doc：数据库中对应的文档，doc可以是商品，视频，房子等
索引：标识doc位置，加速搜索的一种方法，类似于书的目录。
引擎：实现检索的平台
2.3、搜索模块
query解析->相关文档召回->粗排->相关性计算->精排->重排
3、各模块简介
3.1、query解析
query解析是指对文本中传入的query进行解析，一般包含query的分词、意图识别、tagging、query改写、标签识别等等。
3.2、召回
召回是指从索引表中初步获取相关的doc，一般包括2种方法，1)文本seek->粗排截断，根据关键词构建倒排索引，拉取包含query所有分词的数据；2)向量召回，将query和doc分别表示成embdding的形式，然后计算query与doc的相关性，反馈相似性最高的top n个数据。
3.3、粗排
粗排截断一般在召回之后，对文本进行一个简单的筛选功能，减小后面相关性和精排的压力。一般是一个简单的gbdt或lr模型。
3.4、相关性计算
相关性计算一般接在召回的后面，对各路召回的doc进行一个汇总，实现进一步筛选，给每个doc一个档位预测、计算一个相关性分数，供下游的精排使用。
3.5、精排
精排阶段数据量较小，一般可以使用较为复杂的模型，例如deepFM、DNN、bert等等。
3.6、重排
重排一般发生在一些业务规则，基于一些业务逻辑，对最后的结果进行重新排序。
【1】搜索引擎（1）—— 概述与功能架构 - grindge - 博客园 （搜索的基本概述）
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请联系我们，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://51itzy.com/kjqy/75322.html