| 失效链接处理 |
|
相关性搜索 利用Solr与Elasticsearch创建智能应用 PDF 下载
转载自：https://download.csdn.net/download/marswy911/10654703
下载地址：
提取码：enaf
用户下载说明：
电子版仅供预览，下载后24小时内务必删除，支持正版，喜欢的请购买正版书籍：
http://product.dangdang.com/25172381.html
 资料简介： 本书揭开了相关性搜索的神秘面纱，告诉大家如何将Elasticsearch 或Solr 这样的搜索引擎作为可编程的相关性框架，从而表达业务排名规则。从这本书中你可学会如何结合各种外部数据源、分类方法以及文本分析手段对相关性进行编程，以满足用户的个性化需求，将令人满意的搜索结果呈现给用户。此外，相关性搜索也需要一定的软性技能。本书还将告诉读者怎样与业务人员协作， 为业务找到正确的相关性需求，从而在搜索产品的整个研发生命周期内，实现相关性改进的良性循环。本书介绍了搜索引擎的基本原理，及相关性搜索的调试技术，用大量实例的方式详述了搜索引擎的诸多特性，以形成一整套针对相关性搜索的系统化方法，并倡导致力于提高搜索质量的企业文化。 资料目录： 第1章 搜索的相关性问题. ...1 1.1 我们的目标：掌握相关性技术研发的技能 .....................2 1.2 为什么搜索的相关性如此之难 .......3 1.2.1 什么是具备“相关性”的搜索结果 .....................4 1.2.2 搜索：没有银弹 ...................6 1.3 来自相关性研究的启示 ...................7 1.3.1 信息检索 ...............................7 1.3.2 能否利用信息检索解决相关性问题 .....................9 1.4 如何解决相关性 ............................. 11 1.5 不只是技术：管理、协作与反馈 .13 1.6 本章小结 .......16 第２章 搜索—幕后揭秘17 2.1 搜索101 .........18 2.1.1 什么是搜索文档 .................19 2.1.2 对内容进行搜索 .................19 2.1.3 通过搜索来探索内容 .........21 2.1.4 获取进入搜索引擎的内容 .21 2.2 搜索引擎的数据结构 .....................23 2.2.1 倒排索引 .............................23 2.2.2 倒排索引的其他内容 .........25 2.3 对内容进行索引：提取、充实、分析和索引 ...............26 2.3.1 将内容提取为文档 .............28 2.3.2 充实文档以清理、强化与合并数据 ...................28 2.3.3 执行分析 .............................29 2.3.4 索引 ...33 2.4 文档的搜索和获取 .........................34 2.4.1 布尔搜索： AND/OR/NOT 34 2.4.2 基于 Lucene搜索的布尔查询（MUST/MUST_NOT/SHOULD） ......36 2.4.3 位置和短语匹配 .................37 2.4.4 助力用户浏览：过滤、切面和聚合 ...................38 2.4.5 排序、结果排名，以及相关性 ...........................39 2.5 本章小结 .......42 第3章 调试我们的第一个相关性问题. .................43 3.1 Solr和Elasticsearch的应用：基于Elasticsearch的例子 ..44 3.2 最了不起的数据集：TMDB .........45 3.3 用Python语言编写的例子 ..............46 3.4 第一个搜索应用 .............................46 3.4.1 针对 TMDB Elasticsearch索引的第一次搜索 ...49 3.5 调试查询匹配 .................................52 3.5.1 检查底层查询策略 .............53 3.5.2 剖析查询解析 .....................54 3.5.3 调试分析，解决匹配问题 .55 3.5.4 比较查询条件和倒排索引 .58 3.5.5 通过修改分析器来修正我们的匹配 ...................59 3.6 调试排名 .......62 3.6.1 利用 Lucene的解释功能来剖析相关性评价 .....63 3.6.2 向量空间模型、相关性解释信息和我们 ...........68 3.6.3 向量空间模型在实践中的注意事项 ...................71 3.6.4 通过对匹配的评价来度量相关性 .......................72 3.6.5 用 TF×IDF计算权重 ........74 3.6.6 谎言、该死的谎言和相似度 ...............................75 3.6.7 决定搜索词重要性的因素 .77 3.6.8 解决 Space Jam和 alien的排名问题 ..................78 3.7 问题解决了？工作永远做不完！ .80 3.8 本章小结 .......81 第4章 驾驭token. ..............83 4.1 将token作为文档特征 ....................84 4.1.1 匹配的流程 .........................85 4.1.2 token，不只是单词 ............85 4.2 控制查准率和查全率 .....................86 4.2.1 查准率和查全率的例子 .....86 4.2.2 查准率或查全率的分析 .....89 4.2.3 一味提高查全率 .................93 4.3 查准率和查全率—让鱼和熊掌兼得 ...........................95 4.3.1 评价单一字段中特征的强度 ...............................95 4.3.2 超越 TF × IDF的评价：多搜索词与多字段 ....99 4.4 分析策略 .....100 4.4.1 处理分隔符 .......................100 4.4.2 捕获同义词的语义 ...........103 4.4.3 在搜索中为专指性建模 ...107 4.4.4 利用同义词为专指性建模 .................................107 4.4.5 利用路径为专指性建模 ... 110 4.4.6 对整个世界分词 ............... 112 4.4.7 对整数分词 ....................... 112 4.4.8 对地理数据分词 ............... 113 4.4.9 对歌曲分词 ....................... 115 4.5 本章小结 ..... 118 第5章 多字段搜索基础...119 5.1 信号及信号建模 ...........................121 5.1.1 什么是信号 .......................121 5.1.2 从源数据模型开始 ...........122 5.1.3 实现信号 ...........................125 5.1.4 信号建模：为数据的相关性建模 .....................126 5.2 TMDB—搜索，人类最后的边疆 .............................127 5.2.1 违反基本法则 ...................129 5.2.2 让嵌套文档扁平化 ...........129 5.3 在以字段为中心的搜索中给信号建模 .........................132 5.3.1 从 best_.elds开始 ............136 5.3.2 控制搜索结果中的字段偏好 .............................139 5.3.3 可以使用信号更精准的 best_.elds吗 ..............141 5.3.4 让失败者分享荣耀：为 best_.elds校准 ..........144 5.3.5 利用 most_.elds统计多个信号 ........................147 5.3.6 在 most_.elds中缩放信号 ................................149 5.3.7 什么时候其他匹配才无关紧要 .........................151 5.3.8 有关 most_.elds的结论是什么 ........................152 5.4 本章小结 .....153 第6章 以词为中心的搜索. .................................154 6.1 什么是以词为中心的搜索 ...........155 6.2 我们为什么需要以词为中心的搜索 .............................157 6.2.1 猎寻“白化象” .................157 6.2.2 在“星际迷航”的例子中寻找白化象问题 .....160 6.2.3 避免信号冲突 ...................162 6.2.4 理解信号冲突的机理 .......163 6.3 完成第一个以词为中心的搜索 ...165 6.3.1 使用以词为中心的排名函数 .............................166 6.3.2 运行以词为中心的查询解析器（深入底层） ...169 6.3.3 理解字段同步 ...................170 6.3.4 字段同步和信号建模 .......171 6.3.5 查询解析器和信号冲突 ...172 6.3.6 对以词为中心的搜索进行调优 .........................174 6.4 在以词为中心的搜索中解决信号冲突 .........................176 6.4.1 将字段合并成自定义全字段 .............................177 6.4.2 利用 cross_.elds解决信号冲突........................181 6.5 结合以字段为中心和以词为中心的策略：鱼与熊掌兼得 ...........................183 6.5.1 将“相似字段”分到一组 .................................183 6.5.2 理解相似字段的局限 .......185 6.5.3 将贪婪的简单搜索和保守的放大器结合起来 .186 6.5.4 以词为中心与以字段为中心，查准率与查全率 ...............................189 6.5.5 考虑过滤、放大，以及重新排名 .....................190 6.6 本章小结 .....190 第7章 调整相关性函数...192 7.1 何谓评价调整 ...............................193 7.2 放大：通过突出结果来实现调整 .................................195 7.2.1 放大：最后的边疆 ...........195 7.2.2 放大时—选择加法运算还是乘法运算，布尔查询还是函数查询？ .................................197 7.2.3 选择第一扇门：利用布尔查询进行加法放大 .199 7.2.4 选择第二扇门：利用数学运算进行排名的函数查询 .......................202 7.2.5 函数查询实践：简单的乘法放大 .....................204 7.2.6 放大处理的基础：信号，处处是信号 .............206 7.3 过滤：通过排除的方法对结果进行调整 .....................206 7.4 满足业务需求的评价调整策略 ...208 7.4.1 搜索所有影片 ...................209 7.4.2 对放大信号进行建模 ....... 211 7.4.3 构造排名函数：增加具有较高价值的层级 .....215 7.4.4 利用函数查询对具有较高价值的层级进行评价 ...............................219 7.4.5 忽略 TF × IDF .................221 7.4.6 捕捉综合质量指标 ...........222 7.4.7 达成用户的时效性目标 ...224 7.4.8 结合函数查询 ...................227 7.4.9 把一切联系起来 ...............230 7.5 本章小结 .....230 第8章 提供相关性反馈...232 8.1 搜索框中的 |
| Java1234官方群25： | 
|
| Java1234官方群25： | 838462530 |
苏公网安备 32061202001004号
