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面试题ES 写入数据的工作原理是什么啊？ES 查询数据的工作原理是什么啊？底层的 Lucene 介绍一下呗？倒排索引了解吗？面试官心理分析问这个，其实面试官就是要看看你了解不了解 es 的一些基本原理，因为用 es 无非就是写入数据，搜索数据。你要是不明白你发起一个写入和搜索请求的时候，es 在干什么，那你真的是......对 es 基本就是个黑盒，你还能干啥？你唯一能干的就是用 es 的 api 读写数据了。要是出点什么问题，你啥都不知道，那还能指望你什么呢？面试题剖析es 写数据

为进一步优化美团搜索排序结果的深度语义相关性，提升用户体验，搜索与NLP部算法团队从2019年底开始基于BERT优化美团搜索排序相关性，经过三个月的算法迭代优化，离线和线上效果均取得一定进展。本文主要介绍探索过程以及实践经验。引言美团搜索是美团App上最大的连接人和服务的入口，覆盖了团购、外卖、电影、酒店、买菜等各种生活服务。随着用户量快速增长，越来越多的用户在不同场景下都会通过搜索来获取自己想要的服务。理解用户Query，将用户最想要的结果排在靠前的位置，是搜索引擎最核心的两大步骤。但是，用户.

导语：业务快速增长给搜索带来什么样的挑战？针对类似场景如何设计通用的平台？本文详细讲述Airbnb大型搜索服务的演进之路。去年，Airbnb到了需要可扩展、分布式存储系统的时候了。例如，搜索个性化数据超过了单机的承载能力。当我们提升了个性化服务的纵向扩展能力的时候，意识到其他服务也有同样的需求，因此决定设计一个通用平台，简化其他服务需要做的事情。除了通常的请求/响应模式，其他服务有不同...

Elastic{ON}北京分享了Elasticsearch7.0在Speed,Scale,Relevance等方面的很多新特性。比快更快，有传说中的那么牛逼吗？盘他！通过本文，你能了解到： Elasticsearch&Kibana 7.部署体验 Elasticsearch7 革命性更新 Elasticsearch 7升级注意事项 Elastic...

在这个时代背景下，信息爆炸与长尾问题普遍发生，而解决方案之一是个性化推荐技术，那具体什么是个性化推荐，怎么去实现这一过程呢？这篇读者朋友需要做到的是读完以后，对个性化推荐技术有一个全局宏观的认识，对于细节不用过多地苛求。个性化的具象表现：以购物 App(淘宝)为例在日常生活中，你在打开淘宝购物时，可能会遇到以下若干情形：  和好友同时打开 App 后发现，为什么两个人...

作者简介葛荣亮，携程搜索部门高级研发工程师。2015年加入携程，目前主要负责搜索平台的前端+数据挖据工作。一、前言随着旅游业的发展，人们对搜索的要求越来越高。智能化大趋势下，个性化的推荐系统的应用及用户需求也越来越广泛。旅游推荐系统主要面临的问题及挑战包括： 用户维度，用户的需求多种多样，如本地异地的差异，年龄、家庭结构的差异等； 时间、地理维度，每个时间点的需...

本文转载自公众号余晟以为文中的“我”是原文作者因为早年做过相关的开发，我大致了解搜索引擎的基本原理。不过这些年来我发现，这种原理完全可以用在其它地方，比如识别信息质量，比如识破诡辩术。搜索引擎要解决的核心问题是，如何在浩如烟海的文档中，找出来用户最关心的那部分。换句话说，当用户希望了解某个话题或事物时，如何识别出对他/她最有价值，最让他/她感兴趣的那些资料（这里不讨论竞价排名）。...