政采云的搜索服务是基于 Elasticsearch 的在线分布式搜索，为内部业务提供结构化和非结构化数据的多条件检索，支撑政采云PC端、APP端、小程序端的搜索能力。
Jordana S. Wynn等人在Journal of Experimental Psychology:General杂志发文，采用眼动方法研究了先验知识对年轻人和老年人主动视觉和记忆的影响。
相比于其他电商场景，外卖场景对于实时发现和反馈用户兴趣的能力有着更高的要求。近年来，美团外卖算法团队摸索出了一套适用于外卖场景的智能陪伴型导购架构和策略。这一举措已经取得了显著成效，本文将详细介绍外卖搜索技术团队搭建智能陪伴型导购时，所遇到的挑战以及解决思路，希望能对大家有所帮助或启发。
诸多 AI 搜索产品的出现似乎意味着，创业做一个搜索产品的速度快了很多。但 AI 是否真的让搜索引擎的入场门槛变低？其真正的护城河又是什么？
但在介绍 Elasticsearch 应用场景的时候，之前我也写过几篇，总感觉字多图少，对于初学者或者数据库、技术栈选型的企业用户并不直观、友好。
TLDR: 本文提出了一个统一的搜推间用户转换行为建模框架，有效地对不同类型的细粒度行为转换进行建模，为用户提供统一的搜索和推荐服务。
有赞搜索中台的前身是ES中间件，并没有一个中台的概念，相应的就会有一个问题，业务接入搜索场景的时候还需要为此投入开发资源同步搜索设计，一个需求上线往往耗时很久，重复性工作较多，所以就有了后来的搜索中台的成立，将搜索完整链路的复杂性折叠成一个简单完整的搜索产品，让业务方直击搜索需求，无需费心搜索实现；在此前提下，如何针对搜索中台进行一个从0到1的完整的质量保障也是一个挑战，且中台面临的问题可能跟传统业务面临的不大一样，保障手段也需要更多样化。
红黑树（Red Black Tree）是一种自平衡的二叉搜索树（Self-balancing Binary Search Tree）。以前也叫做平衡二叉 B 树（Symmetric Binary B-tree）。
“搜索是AI规模最大的应用场景”，在日前举办的WISE2022新经济之王大会上，百度集团资深副总裁、百度移动生态事业群组（MEG）总经理何俊杰表示，目前，百度搜索、百度APP是AI规模最大的应用场景，随着AI预训练大模型、AIGC、数字人等新技术的规模化落地，其AI带来的创新优势将更加凸显。
上图来自 Elastic 官方两位技术大佬朱杰老师和刘晓国老师的社群微信群中的分享。看到之后，非常有感触，并第一时间转发到技术群中。
最近被咨询到“ETC 卡口数据的存储以及车流量分析、车路线分析业务场景是否适合 Elasticsearch 去做”的问题。
摘要：本篇主要学习和分析BERT在美团搜索排序中的项目实践。首先介绍了业务背景，主要对比了美团搜索业务场景和我们的应用场景；然后讲了下计算query和doc相关性的方法，主要包括计算字面相关性和计算语义相关性，重点介绍了基于BERT的语义相关性内容；最后也是本篇的重点，分析了美团搜索排序项目实践以及对我们业务的思考，其中包括数据样本增强、BERT领域适配、模型轻量化、联合训练和排序服务架构优化等一系列眼花缭乱但是又极具工程价值的优化操作，对于我们有极大的工程借鉴价值。
图的遍历是计算机科学中的一项重要任务，用于查找和访问图中的所有节点。深度优先搜索（ DFS ）和广度优先搜索（ BFS ）是两种常用的图遍历算法。本篇博客将重点介绍这两种算法的原理、应用场景以及使用 Python 实现，并通过实例演示每一行代码的运行过程。
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。
本文通过搜索推荐项目进行外卖搜索广告弱供给填充，提高流量变现效率。我们提出外卖多场景异构大图、异构大图在线建模技术演进路线，解决外卖搜索推荐业务多渠道、即时化的挑战。相关成果发表CIKM2023会议一篇。联合机器学习平台搭建大规模图训练、在线推理引擎GraphET，满足近百亿边规模、复杂图结构的多个业务落地。
在文章开始前先介绍下导购，导购通常是指帮助消费者在购物过程中做出最佳决策的人或系统。在电商网站中，导购可以引导用户关注热卖商品或促销活动等，帮助用户更好地进行购物。导购的目的是为了提高用户的购物体验，促进销售额的增长。
搜索与推荐的区别 1. 场景需求不同 搜索的场景故名思义，就是用户提供想要寻找的内容的描述，系统返回给用户匹配到的结果，常见的场景如文字输入框的搜索，图片搜索，听音识曲，标签筛选等，看似很多场景，其实只是用户输入内容的形式不同。推荐的场景我们常见的有各大App首页的个性化推荐（如猜你喜欢/每日歌曲推荐），选择页面的关联推荐（买了还买，看了还看，买了它的用户还买等等）等，推荐的场景更加的丰富，因为没有用户提供的内容的限制，场景更具多样性，推荐方法也多种多样，例如基于内容的推荐，基于用户行为的推荐，协同过滤等等
有赞搜索中台作为有赞企业级搜索能力复用平台，在解决各个业务域搜索问题时是如何探索与实践的，这个过程中有哪些心得，本文与大家一起分享探讨下。
Elasticsearch（ES）作为开源首选的分布式搜索分析引擎，通过一套系统轻松满足用户的日志实时分析、全文检索、结构化数据分析等多种需求，大幅降低大数据时代挖掘数据价值的成本。腾讯在公司内部丰富的场景中大规模使用 ES，同时联合 Elastic 公司在腾讯云上提供内核增强版的 ES 云服务，大规模、丰富多样的的使用场景推动着腾讯对原生 ES 进行持续的高可用、高性能、低成本优化。今天给大家分享近期在 Elastic 中国开发者大会上的演讲内容：腾讯万亿级 Elasticsearch 技术解密。
Elasticsearch（ES）作为开源首选的分布式搜索分析引擎，通过一套系统轻松满足用户的日志实时分析、全文检索、结构化数据分析等多种需求，大幅降低大数据时代挖掘数据价值的成本。腾讯在公司内部丰富的场景中大规模使用 ES，同时联合 Elastic 公司在腾讯云上提供内核增强版的 ES 云服务，大规模、丰富多样的的使用场景推动着腾讯对原生 ES 进行持续的高可用、高性能、低成本优化。今天给大家分享在 Elastic 中国开发者大会上的演讲内容：腾讯万亿级 Elasticsearch 技术解密。
Elasticsearch可广泛应用于日志分析、全文检索、结构化数据分析等多种场景，大幅度降低维护多套专用系统的成本，在开源社区非常受欢迎。然而Elasticsearch为满足多种不同的使用场景，底层组合使用了多种数据结构，部分数据结构对具体的用户使用场景可能是冗余的，从而导致默认情况下无法达到性能和成本最优化。
Hi 朋友，你是否经历过这样的场景？ 自家产品使用TAPD已经将近5年，历经数十次的版本迭代，眼看着上面沉淀的需求/缺陷单已经好几万条了。某天你突然需要验证一个远古需求，想找到当时的需求和缺陷单看看。面对海量的条目，你陷入了沉思，那么请问~ 以下哪种做法能帮助你快速找到目标信息？ A、我懂技术，不怕麻烦，马上查看代码还原设计需求 B、尝试甩锅给别人，直接找PM或测试要链接 C、凭借优秀的视力和记忆力，在项目中肉眼搜寻 D、认真看完下文，掌握快速筛选过滤标准姿势！ 答案当然是D，往下看吧！
随着互联网大潮的到来，越来越多网站，应用系统需要海量数据的支撑，高并发、低延迟、高可用、高扩展等要求在传统的关系型数据库中已经得不到满足，或者说关系型数据库应对这些需求已经显得力不从心了。关系型数据库经过几十年的发展已经很成熟，强大的sql语句支持，完美的ACID属性的支持，使得关系型数据库广泛应用于各种各样的应用系统中，但是应用的场景广泛并非意味着完美。
今天向大家推荐并介绍一篇文章，这篇文章解决的是禁忌搜索算法应用在仿真优化问题时所面临的预算分配问题。文章的作者为同济大学机械与能源工程学院的余春龙助理教授，蒙特利尔大学数学与工业工程学院的Nadia Lahrichi教授，以及米兰理工大学机械工程学院的Andrea Matta教授。
CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)是一种机器学习技术，它可以准确理解和分类图像和自然语言文本，这对图像和语言处理具有深远的影响，并且已经被用作流行的扩散模型DALL-E的底层机制。在这篇文章中，我们将介绍如何调整CLIP来辅助视频搜索。
本文整理自美团技术沙龙第80期《美团内容智能分发的算法实践》，分享内容主要包括三部分。第一部分介绍了大众点评内容搜索的场景特点以及面临的挑战；第二部分介绍了为应对这些困难和挑战，技术团队在链路各环节上做的实践优化，包括内容消费和搜索满意度的优化等等；第三部分是总结和对未来的展望。希望能对大家有所帮助或启发。
量子位 | 舒石 发自 凹非寺 “百度是没战略的公司”，王小川说。 昨天搜狐发布2016全年财报，搜狗也同步公布了全年数据。虽然搜狐财报略显颓势，但搜狗2016年全年营收44亿元人民币，同比增长19%
最近，微信小程序团队像打了鸡血似的，不断推出一系列新的小程序功能，以及拓展了不少小程序的入口，使得小程序的运行场景变得越来越丰富。因此，不同的进入场景，必然会带来不同的用户需求，如何能根据这些不同的用户场景，来优化和提升我们的小程序的体验呢？
2015年百度世界展出了语音和图像为代表的多媒体搜索技术，这并非其首次亮相百度世界大会，多媒体搜索已成为百度的重头戏，与连接人与服务战略、人工智能战略一起构成百度的“三驾马车”。 多媒体搜索越来越重要 各大搜索引擎在搜索框之外，迎来两个新图标：话筒和相机，分别对应到语音和图像搜索。通过向搜索引擎说一段话发号施令，或者直接拍摄生活中的实景，表明搜索意图更加简单和自然。让机器“听”和“看”，是人类一直孜孜不倦的追求，这也是人类获取信息最重要的两种方式。 鉴于未来的搜索引擎不再是回答问题的“百科全书”，而是帮助
继阿里腾讯请全国人民打车、淘宝百度糯米三八节请看电影和进餐厅之后，百度又来送福利了。相关报道显示，手机百度5.3版本将在五一期间“请全国人民半价逛景区”和“电影票每单折上再减30元”，具体可以百度搜索之。 不追求绑卡数量，培养基于搜索的交易习惯 手机百度5.3加入了“我的钱包”功能，可以认为百度这项动作是为了推广移动支付。百度原本可以有很多选择，例如与理财等结合。不过，百度此次选择了生活服务为切入口——旅游门票和电影票。 手机百度力推五一活动，并不只是追求支付工具的“绑卡数量”，更是为了培养用户通过手机百度
Elastic官方宣布Elasticsearch进入Version 8，在速度、扩展、高相关性和简单性方面开启了一个全新的时代。截止5月份已更新发布到了8.2.2版本，新的版本有哪些大的变化，对历史版本会有什么影响？让我们一起探索Elasticsearch的全新特性和应用场景。
本文作者：sololzluo，腾讯 AI Lab 开发工程师 一. TurboSearch 简介 AI Lab 多年一直在搜索领域进行深耕和积累，继搜搜网页搜索之后，陆续服务于微信搜一搜（公众号文章、朋友圈、视频）、应用宝搜索、地图搜索、音乐搜索、视频搜索、手 Q、QQ 群等精品垂直搜索业务，以及云搜中小数据搜索业务。 从网页搜索继承下来的搜索系统，经过多年的需求迭代，越来越难以支撑结构级新特性更新。因此我们投入精力对整体系统重构和优化，重新构建了大规模、轻量级、松耦合、可裁剪、低运营成本 具有完整解
Zilliz AI 初创计划是面向 AI 初创企业推出的一项扶持计划，预计提供总计 1000 万元的 Zilliz Cloud 抵扣金，致力于帮助 AI 开发者构建高效的非结构化数据管理系统，助力打造高质量 AI 服务与运用，加速产业落地。文末点击[阅读原文]了解更多。
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。
腾讯云日志服务 CLS 团队联合北京大学软件工程国家工程研究中心、Tencent ES Oteam，在传统搜索引擎的基础上，引入了时序概念，实现了时序搜索引擎。该研究成果《TencentCLS: The Cloud Log Service with High Query Performances》已经被数据库顶会 VLDB 2022 接收，将于 2022 年 9 月份澳大利亚悉尼举行的 VLDB 学术会议上发布。
检索增强生成简称RAG（Retrieval-augmented Generation），RAG为大语言模型安装了知识外挂，基础大语言模型不用训练，通过RAG技术与大语言模型结合在回答问题的时候，可以通过企业内部的知识库检索相关和最新的信息来生成内容，从而提高了回答问题的准确性、实时性和关联性。
搜索引擎，是人们常用的获取信息的平台，对关键字的搜索情况，间接代表着其关注程度。本文尝试从对数据库产品的搜索，了解各产品在受众中关注度情况。下面示例均以百度搜索提供的百度指数为基础，以最近2~3个月数据为依据进行分析。分析结果仅代表个人意见，不代表官方意见。
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。
SketchUp Pro 2022 v22.0.316是一款直接面向设计方案创作过程的设计工具，其创作过程不仅能够充分表达设计师的思想而且完全满足与客户即时交流的需要，它使得设计师可以直接在电脑上进行十分直观的构思，是三维建筑设计方案创作的优秀工具。SketchUp Pro是一种非常不同的工具，可用于可视化和设计各种行业，包括建筑，室内设计，城市设计，工程和建筑等众多行业。
罗超为虎嗅网、钛媒体、TECH2IPO、DONEWS、爱科技和新浪科技撰稿。 愚人节当天发布消息很容易会让人产生联想。比如苹果的道歉，再比关于百度的两则消息：一是百度宣布与知名娱乐商达成合作，通过“机器评委系统”进行海选，以机器方式替代人工面试筛选，网友只需拍摄或上传照片就能参与。在选秀节目和评委满天飞的情况下，机器也来凑热闹？还有就是：百度宣布内测成功"Baidu Eye"，这是类似于Google Glass的设备，据称将配备超小液晶显示、语音操控、图像识别、骨传导技术，并且和百度语音、百度云、百度地图等
经过多年的研究和实践，一些成熟的文本索引算法如倒排索引已经被广泛应用并被证明是稳定可靠的。这些算法经过了大量的测试和优化，并且在各种场景下都能提供一致性的性能和准确的搜索结果。此外，索引数据的备份和复制等措施可以进一步提高稳定性，确保索引数据的持久性和可恢复性。
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
微信开放平台基础部总经理杜嘉辉就提起过，小程序代表一个时代的连接器，App只能够在系统桌面上点开，H5比App有更多的连接场景，比如浏览器和公众号。但是，在移动互联网没有网址的概念，记住一个网址很难，而小程序提供了60多种连接方式，60多种连接方式就代表着60多个小程序入口！
【新智元导读】 加州大学圣巴巴拉分校的研究人员发现，当人类在寻找一个特定的物体时，经常容易看漏大小与场景的其余部分不相匹配的物体。他们研究这一现象，试图更好地理解人类和计算机在进行视觉搜索时的区别，提
编辑 ｜ Tina 近期，阿里开源了自研的大规模分布式搜索引擎 Havenask（内部代号 HA3）。 Havenask 是阿里巴巴内部广泛使用的大规模分布式检索系统，支持了淘宝、天猫、菜鸟、优酷、高德、饿了么等在内整个阿里的搜索业务，是过去十多年阿里在电商领域积累下来的核心竞争力产品。 大数据时代，数据检索是必备的基础能力。Havenask 支持千亿级别数据实时检索、百万 QPS 查询，百万 TPS 高时效性写入保障，毫秒级查询延迟和数据更新。并具有良好的分布式架构、极致的性能优化，能够实现比现有技术方
美团搜索排序是一个典型的多业务混合排序建模问题，这种多业务场景搜索存在很多挑战。本文聚焦到店商家多业务场景的多业务排序建模优化工作，希望能对从事相关工作的同学有帮助。
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
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