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简书搜索自动匹配功能

先从我做的功能界面开始说起: 本篇主要介绍的就是图中红框标记的搜索自动匹配功能。仔细想一想,有木有很熟悉,对,这功能其实就是跟你每天百度、谷歌这样的搜索功能一样。...每天都用到的搜索自动匹配功能 百度的搜索框(默认显示四条数据) 美团搜索框 美团.jpg 淘宝搜索框 首先,大概过程肯定是这样的:先从输入框中输入关键字,然后根据关键字在缓存或数据库取数据返回显示在下方区域...下面,我写个简书搜索自动匹配的例子,数据是事先定义好在脚本里的,当然,如果我有访问简书数据库的权限和账号密码,就可以动态的获取实时数据了。 开始之前,先给大家普及一下例子中用到的重点知识。...DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> 简书自动搜索功能例子...$(obj).text(); $("#kw").val(value); $("#append").hide().html(""); } 写在最后 以上就是我总结分享搜索自动匹配功能的全部内容

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    搜索和推荐中的深度匹配》——经典匹配模型 2.1 匹配学习

    经典匹配模型 已经提出了使用传统的机器学习技术进行搜索中的查询文档匹配和推荐中的用户项目匹配的方法。这些方法可以在一个更通用的框架内形式化,我们称之为“学习匹配”。...除了搜索和推荐外,它还适用于其他应用,例如释义,问题解答和自然语言对话。本节首先给出学习匹配的正式定义。然后,它介绍了传统学习以匹配搜索和推荐而开发的方法。最后,它提供了该方向的进一步阅读。...Listwise Loss Function 在搜索和推荐中,源对象(例如,查询或用户)通常与多个目标对象(例如,多个文档或项目)相关。用于搜索和推荐的评估措施通常将目标对象列表作为一个整体来处理。...例如,在搜索中,排序函数 g(x,y)可能包含有关x和y之间关系的特征,以及x上的特征和y上的特征。相反,匹配函数 f(x,y)仅包含有关x和y之间关系的特征。...当排名函数 g(x,y)仅包含匹配函数 f(x,y)时,只需要学习即可进行匹配。 在搜索中,x上的特征可以是查询x的语义类别,y上的特征可以是PageRank分数和文档y的URL长度。

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    搜索和推荐中的深度匹配》——2.2 搜索和推荐中的匹配模型

    接下来,我们概述搜索和推荐中的匹配模型,并介绍潜在空间中的匹配方法。 2.2.1 搜索中的匹配模型 当应用于搜索时,匹配学习可以描述如下。...这符合以下事实:将query独立提交给搜索系统,使用query words检索与query关联的文档,并且文档与query的相关性由query和文档的内容确定。...匹配学习以进行搜索的目的是自动学习一个表示为得分函数 f(q,d)(或条件概率分布 P(r∣q,d))的匹配模型。...2.2.3 潜在空间中匹配 如第1节所述,在搜索和推荐中进行匹配的基本挑战是来自两个不同空间(查询和文档以及用户和项目)的对象之间的不匹配。...在不失一般性的前提下,让我们以搜索为例。图2.2说明了潜在空间中的query-文档匹配。 存在三个空间:query空间,文档空间和潜在空间,并且query空间和文档空间之间存在语义间隙。

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    搜索和推荐中的深度匹配》——1.2 搜索和推荐中匹配统一性

    图1.1说明了搜索和推荐的统一匹配视图。共同的目标是向用户提供他们需要的信息。 ? 图1.1:搜索和推荐中匹配的统一视图 搜索是一项检索任务,旨在检索与查询相关的文档。...这样,搜索可以被认为是在查询和文档之间进行匹配,而推荐可以被认为是在用户和项目之间进行匹配。...更正式地说,搜索和推荐中的匹配都可以视为构建匹配模型f:X×Y →R,该模型计算两个输入对象x和y之间的匹配程度,其中X和Y表示两个对象空间。...明显的趋势是,在某些情况下,搜索和推荐将集成到单个系统中,以更好地满足用户的需求,而匹配在其中起着至关重要的作用。 搜索和推荐已经具有许多共享技术,因为它们在匹配方面很相似。...因此,为了开发更先进的技术,有必要并且有利的是采用统一的匹配视图来分析和比较现有的搜索和推荐技术。 搜索和推荐中的匹配任务在实践中面临着不同的挑战。

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    elasticsearch深入搜索一之近似匹配

    ES深入搜索近似匹配中常见的概念 1....,它会先把要查询的字符串解析成一个terms列表,然后去搜索与所有的terms匹配的document,但是只会保留位置匹配上的 documents。...在query string搜索文本中的几个term时,有时要经过几次移动才能与一个document匹配,这个移动的次数,就是slop....像在全文搜索中的控制精度一样: 如果七个词条中有六个匹配, 那么这个文档对用户而言就已经足够相关了, 但是 match_phrase查询可能会将它排除在外。...改变了分词的方式,也就解决了项目中的单字搜索匹配不到的问题。数字检索的问题没办法直接通过搜索引擎来得到很好的解决,可以在业务上进行处理。返回的顺序是默认根据匹配度, 即score来排序的。

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    搜索如何倒排索引?如何模糊匹配

    那么倒排索引存储的数据将会变成: titletagterm文档idterm文档id这1,2123451是1,2543212一张1 一幅2 很1 相当2 贵1,2 名画1,2 画1,2 二、搜索如何进行模糊匹配...搜索引擎使用倒排索引来进行模糊匹配,以上文为例,输入"很贵的画”搜索时: 首先输入词也进行分词"很/贵/画",然后用得到的term去和索引数据进行比对,得到:"很"->{1},“贵”->{1,2},"...),依旧输入"很贵的画",如果匹配度是100%,那么结果就是"很"∩"贵"∩"画"={1},如果匹配度降到75%(搜索词越短,75%的范围越模糊),那么结果(按正常理解)可以是("很"∩"贵)υ("贵"...∩"画")υ("很"∩"画")={1,2} 2.2 关于短的搜索词 上面说到短的搜索词75%的匹配度很模糊,因为貌似es有个匹配度自动降级,短词搜索的时候匹配度会自动降到最低,只要有一个term匹配就可以当作结果...还是上面的例子,输入"很贵的画",分词得到"很/贵/画",按照75%的匹配度,结果应该是("很"∩"贵)υ("贵"∩"画")υ("很"∩"画")={1,2},但是实际的搜索结果是"很"υ"贵"υ"画"=

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    VSLAM前端:双目极线搜索匹配

    VSLAM前端:双目极线搜索匹配 一、极线搜索匹配 1.1 最小化图像块重投影误差步骤:  1. 假设我们知道第 帧中特征点位置以及它们的深度; ?  2....1.2 极线搜索确定匹配点 ?  假设参考帧 中确定一个特征点的二维图像坐标,假设它的深度值在 之间,根据这两个端点深度值,能够计算出他们在当前帧 中的位置,即图中圆圈中的线段。...确定了极线位置,则可以进行特征搜索匹配。如果极线段很短,小于两个像素,直接使用上面求位姿时提到的最小化图像块重投影误差方法进行二维特征点位置的确定。...如果极线段很长,则分两步,第一步在极线段上间隔采样,对采样的多个特征块一一和参考帧中的特征块匹配,用Zero mean Sum of Squared Differences 方法对各采样特征块评分,得分最高和参考帧中的特征块最匹配...; } else { //默认是这个 //输入右相机的图像,从左相机变换到右相机上的patch_border,从左相机变换到右相机上的patch,最大迭代次数 //输出最终块匹配残差最小的右目中特征点的像素坐标

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    只使用JS怎么给静态网页添加站内全局搜索功能

    解决方案从网上摸索了一圈,终于找到了一种比较简单的使用 js 实现的搜索功能,经过几番倒腾终于可以成功复现。 效果如下:到这里我们已经初步完成了一个简陋的搜索功能...但是当我们页面比较多,比如有300+页面,那么上面光一个搜索功能就需要接近400行的代码,每个页面都放入这400行代码,直接300*400,加重服务器的负担,影响页面加载速度,维护起来也十分困难。...none'; }, 200); }); 最终实现效果:样式还有点奇怪,还需要再调整一下,其他没什么问题了,如果大家有需要帮助,可以在下方评论区告诉我,有什么其他添加搜索功能的好办法也可以分享出来给大家参考...总结本文介绍了静态页面添加搜索功能的问题、解决方案和优化方法,通过实例演示了如何利用 JavaScript 动态加载 XML 中的数据实现搜索功能,为需要在静态页面中添加搜索功能的读者提供了一定价值的参考

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    搜索和推荐中的深度匹配》——1.1搜索和推荐

    如今,两种类型的信息访问范例,即搜索和推荐,已广泛用于各种场景中。 在搜索中,首先会对文档(例如Web文档,Twitter帖子或电子商务产品)进行预处理并在搜索引擎中建立索引。...此后,搜索引擎从用户那里进行查询(多个关键字)。该查询描述了用户的信息需求。从索引中检索相关文档,将其与查询匹配,并根据它们与查询的相关性对其进行排名。...例如,如果用户对有关量子计算的新闻感兴趣,则查询“量子计算”将被提交给搜索引擎,并获得有关该主题的新闻报道。 与搜索不同,推荐系统通常不接受查询。...例如,某些搜索引擎将搜索结果与付费广告混合在一起,这对用户和提供者都有利。至于“偶然性”,这意味着常规搜索更多地关注明显相关的信息。另一方面,常规建议可以提供意想不到但有用的信息。 ?...表1.1:搜索和推荐的信息提供机制

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    jQuery搜索功能

    在jQuery中实现搜索功能可以通过监听输入事件,筛选匹配项,并动态更新显示结果来实现。HTML 结构 首先,需要创建一个包含搜索框和显示搜索结果的HTML结构。...我们创建了一个输入框和一个无序列表来显示搜索结果。...搜索结果使用元素,并设置了一个ID用于后续的jQuery操作。JavaScript 交互 要使用jQuery实现搜索功能,需要监听输入事件,并根据输入的关键字进行筛选和显示匹配的结果。...然后,我们使用each()方法遍历搜索结果列表中的每一项,将每一项的文本内容转换为小写,并与关键字进行比较。如果匹配成功,将该项添加到matchedItems数组中。...如果有匹配的结果,使用append()方法将匹配项添加到搜索结果列表中;如果没有匹配结果,添加一个表示无结果的提示项。

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    部分匹配 (三) – 查询期间的即时搜索

    查询期间的即时搜索(Query-time Search-as-you-type) 如今让我们来看看前缀匹配可以怎样帮助全文搜索。...用户已经习惯于在完毕输入之前就看到搜索结果了 – 这被称为即时搜索(Instant Search, 或者Search-as-you-type)。这不仅让用户可以在更短的时间内看到搜索结果。...你不须要以不论什么的方式准备你的数据,就行在不论什么全文字段(Full-text Field)上实现即时搜索。 在短语匹配(Phrase Matching)中。...我们介绍了match_phrase查询,它可以依据单词顺序来匹配全部的指定的单词。...一个前缀a你可以匹配很许多的词条。匹配这么多的词条不仅会消耗许多资源,同一时候对于用户而言也是没有多少用处的。

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    简易搜索功能小记

    简易搜索功能小记 自从上个版本软件中加入了列表的搜索功能,现在是个列表的地方产品都要给提供搜索。 @_@ 类似联系人、短信或者文件等的集合数据,用户输入关键字,然后根据标题或者内容文本去匹配。...搜索相关的问题: 发起搜索。 本地搜索。 请求服务器进行搜索。 同步搜索(单线程)。 异步搜索(多线程)。 结果分页加载。 要点1:发起搜索 搜索功能第一步就是处理用户输入,然后发起搜索。...有两种: 1、输入内容后点击搜索按钮发起搜索 这种交互比较简单,用户主动点击按钮进行搜索,可以点击返回进行取消,新的搜索请求自动取消之前的请求等。...2、输入过程中自动发起搜索 类似网页中常见的搜索功能,在输入关键字过程中会即时显示对应的搜索结果,无需等待输入完毕后主动发起搜索。...要点2:异步搜索 搜索比较耗时时,如网络在线搜索,或者文件查找等,都是要考虑异步进行搜索逻辑的执行的。 如果搜索逻辑是同步执行的,那么每次发起搜索到显示搜索逻辑是一个完整的过程——没有打断。

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