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Day22 - 熟练使用ES离做好搜索还差多远？

Advent • nodexy 发表了文章 • 2 个评论 • 9207 次浏览 • 2018-12-21 17:27 • 来自相关话题

作者：杨振涛 搜索引擎架构师@vivo  首次发布：Elasticsearch中文社区 发布日期：2018-12-22

搜索引擎作为互联网发展历史中一个非常典型的产品/业务形态，时至今日并没有太大的突破性变化；主流形态可以划分为大搜、垂搜、企业级搜索和站内/app内搜索等。除了Google, Yahoo, Bing, Ask 等以及国内百度、搜狗、360、神马等是人们熟识的大搜之外，非业内人士还真不知道其他还有哪些公司以及有哪些搜索产品或业务场景。 实际上，在信息爆炸的时代，几乎每家有点儿规模的公司都或多或少要涉及到搜索引擎，最起码你需要接触SEO/SEM。本文将从非大搜企业的搜索需求出发，并基于开源技术栈来介绍和探讨搜索引擎在实践中的几个核心任务及其主要解决思路。同时为了避免重复，本文以外链形式引用了大量网络已有的国内外公开资料，方便大家参考，需要注意的是部分内容可能会随着时间推移而过期或链接失效。 提到开源搜索引擎，在Java技术栈里以Lucene, Solr/SolrCloud及Elasticsearch为代表的几个项目可能最为流行。本文的写作初衷是解答”熟练使用ES等开源搜索引擎解决方案以后，要如何才能做好搜索产品/业务？“ 希望对你有所帮助，如果你有关于此话题的更多实践经验或不同见解，欢迎留言评论交流。    1. 做好搜索引擎意味着什么？   有一位同行的文章总结了好的搜索引擎的衡量维度：
  • 相关性
  • 体验
  • 性能
其中相关性是非常重要的一个维度，这里我将通过引用一篇文章来介绍什么是”相关性工程“以及”相关性工程师“ http://www.flax.co.uk/blog/201 ... ound/ 。 相关性工程中的“相关性”，主要是指代用户的Query与索引库中的Doc之间的相关性，所以可以分别从索引数据和Query两个方面来考虑。 相关性工程考虑的第一个特征就是基于已有索引数据的文本相关度计算，通常有TF-IDF、BM25、BM25F等。Elasticsearch早期的版本默认都是TF-IDF，目前已更改为BM25。对于中文数据，分词方法和策略也会直接影响到文本相关度的计算；其次匹配方式也非常重要；最后就是基于此的相关性算分了。 相关性工程还可以考虑更多的特征，尤其是从索引数据之外来挖掘出的特征，比如索引文档的权威性、时效性、专业性、质量与口碑评分、热度与流行度等。结合NLP技术，相关性工程还可以考虑语义距离等特征，丰富召回结果。当然这些特征的处理与机器学习中的特征工程基本一致，比如涉及归一化问题、权重问题、稀疏性问题、非典型分布等等。 相关性工程考虑的另一个重要特征是用户点击反馈数据，即对于用户所看到的搜索结果列表，点击行为被看作是对当前搜索结果的一种认可，用户点了哪个位置的doc对于继续优化相关性至关重要。这两天有个著名案例就是Google的劈柴在听证会上解释为什么在Google搜索Idiot出现的都是特朗普的照片。 体验涉及的方面较多，最重要的就是产品功能和交互方面的体验了，比如一个典型的搜索产品，C端可能具备以下功能：
  • 搜索前：搜索框，搜索入口，热搜榜/飙升榜/大家都在搜，搜索发现，默认搜索词，历史搜索记录，猜你想搜，分类搜索，语音输入搜索/图片搜索； 广告位
  • 搜索中：搜索联想直达，搜索联想词，输入纠错，关键词匹配高亮
  • 搜索后：搜索结果列表，列表页推荐/广告，特形展示，列表穿插，搜了还搜，搜索详情页，详情页搜索推荐，无结果及少结果填充 ，筛选条件/筛选器，自主排序，列表样式切换（宫格 | 列表）
除了产品功能，还需要考虑搜索引擎的可运营性，比如搜索运营管理系统，至少要具备基本功能的各种黑白灰名单，包括人工干预，优化分词的自定义词典、同义词典、停用词典，以及对查询词的强制改写或者升降权；对索引内容的管控，比如对检索字段的；对召回和排序的相关参数的优化和调整等等；此外，还有配套的SEO或ASO系统，以及各种数据指标相关的看板系统。 而搜索结果中的特形展示，也是目前比较主流的产品形式，不管是自然结果还是搜索广告，都可以提供更快捷的体验，甚至一度成为知识图谱在搜索产品中应用的代表性功能。另外搜索联想中的直达服务，也是目前比较流行的，可以进一步缩短用户的操作路径，直达目标内容或服务。 更多关于产品体验和设计类问题可以参考  http://www.woshipm.com/tag/搜索功能  性能方面，搜索引擎的每一次查询理论上都是实时运算，大部分搜索引擎系统都是实时或准实时的，这就要求在用户感知上要有基本的响应时间（RT）保障，比如在国内公网环境下，200ms是比较优秀的体验，300ms-500ms是正常的体验，500ms+就需要尽快去优化。除去其中的网络I/O等开销，对于后端搜索服务的RT，一般是T99在100ms以内，T90在50ms以内，具体标准取决与当事业务和产品。除了RT，可用性也是非常重要的，一般要求99.9%以上；另外，索引数据的生效时间也很重要，比如新加入的索引，或者已有索引的更新和删除，秒级生效是比较好的体验。需要明确的一点是，这里的性能指标我们针对的是To C用户，如果是企业级搜索甚至是基于ES的一个即时查询分析系统，可能复杂查询的秒级响应也是很正常的。 延伸阅读： 阿里云-开放搜索-最佳实践-功能篇-相关性实践 https://help.aliyun.com/document_detail/29186.html  Defining relevance engineering 什么是相关性工程 http://www.flax.co.uk/blog/201 ... ound/    2. 搜索引擎是典型的机器学习问题   云计算、大数据、AI 先后成为IT与互联网行业的热点，三者经常被称为CBA或ABC技术，而这些都与一家公司密切相关，那就是 Google !   众所周知 Google 是一家著名的全球搜索引擎公司，但其产品远不止搜索引擎。从Google的三驾马车 GFS, MapReduce, BigTable开始，后来有了 Yahoo牵头的开源实现Hadoop（Hadoop最早来自于Nutch，是的，没错，就是那个开发了 Lucene 的 Doug Cutting所开源的Nutch，他被称作Hadoop之父），到后来的云计算与大数据技术蓬勃，到今天的AI热潮，各种深度学习各种NN， Google Brain，开源的Tensorflow，对Google来说这一切都是搜索引擎业务驱动的水到渠成的发展轨迹。 可以说搜索引擎是天生的机器学习问题，有着诸多的机器学习/深度学习应用场景。这里顺便DISS下一些眼高手低的迷糊党，互联网圈儿曾有人遇到求职者表示想做AI，却不做搜索不做推荐不做广告！（本人内心：你咋不上天呢！请记住AI is a buzzword. ）当今的互联网或移动互联网，搜索、推荐与广告是三大典型的所谓AI应用落地方向，其他的也有但并未发展成熟，至少还没有成熟的变现模式；而这三者或多或少有些交集，搜索几乎是最基础的一个，比如推荐也需要建立索引，需要检索TOP N，搜索广告也需要做召回和排序。 如果我们把搜索引擎的核心模型简化下，其实主要是在解决三大类问题：  - 数据： 内容侧的爬虫，预处理，内容分析和理解，索引建立和存储 ；用户侧的Query理解，改写，意图识别等 - 算法/模型 ：把相关性和排序等业务问题抽象为回归或分类/聚类问题，特征工程，离线训练模型，在线预测 - 策略：为满足业务需求而制定并持续优化的一系列规则、模型或模型组合、参数优化等活动，并通过工程化实现体现到线上系统，以及配套的试验和评估系统    2.1 Ranking  排序 常见的排序策略有：
  • 单维度排序：顾名思义按照单个维度来排序，没有任何复杂性可言，在召回结果集不太大的情况下实时排序即可。
  • 优先级排序：相对单维度排序而已一般是先按维度A排，当A的排序依据一样或相等时再按维度B排序，以此类推。
  • 加权排序   ：针对多个维度或特征，赋予不同权重，并按求和之后的得分来排序；实践中通常会采用分层加权排序（第一层加权排序之后，得到不少于2个得分，继续加权后排序），或者分组加权排序（第一层分组来加权排序后，对所得到的得分可能按业务需求进行非求和类的运算比如乘法，再按最终得分排序）的策略。 加权排序的难点在于，如何设置并持续优化这些权重，通常会建模为典型的机器学习问题来拟合。
  • 机器学习排序 ：即所谓LTR，根据用户点击或人工标注数据集建立学习目标，然后通过特征工程来挖掘与目标有关系的一系列特征，并建立学习模型，通过训练集获得模型参数，以该组参数为基准做预测，上线后再基于用户点击数据持续优化该模型的参数。LTR是一个通用方法的称谓，不是某一个具体算法的名称，具体算法名称参见下文。
排序问题可以简单抽象成为预测用户点击列表中对象的概率问题。   2.2 ES生态内的 LTR  关于LTR的理论和方法学，已经有很多论文和资料了 ( 参考 wikipedia , LTR简介-微软亚研院， LTR Pairwise to Listwise ,  大规模LTR-Google，LTR书籍 )，感兴趣的可以阅读，这里主要提供几个JAVA和ES生态的工程实现参考。 es-ltr插件  http://es-learn-to-rank.labs.o19s.com/  Set of command line tools for Learning To Rank https://github.com/SeaseLtd/ltr-tools es的ranking evaluation api https://www.elastic.co/guide/e ... .html  Java LTR类库： RankLib  https://sourceforge.net/p/lemur/wiki/RankLib/ 支持算法如下：
  • MART (Multiple Additive Regression Trees, a.k.a. Gradient boosted regression tree) 
  • RankNet 
  • RankBoost 
  • AdaRank 
  • Coordinate Ascent 
  • LambdaMART 
  • ListNet 
  • Random Forests  
延伸阅读：   2.3 典型垂搜 电商与O2O搜索 案例： 天猫，淘宝，京东，美丽说蘑菇街，有赞 ，美团点评，饿了么  阿里研究员徐盈辉：在线AI技术在搜索与推荐场景的应用 https://yq.aliyun.com/articles/107941   阿里巴巴资深算法专家三桐：人工智能在搜索中的应用 https://yq.aliyun.com/articles/288065   阿里巴巴年度技术总结 - 人工智能在搜索的应用和实践 http://www.sohu.com/a/214123235_680198  电子商务搜索系统架构参考 （京东） https://blog.csdn.net/hongseji ... 08067   电商搜索之动态属性值（特征值）聚合 （举例 京东和solr实现）  https://blog.csdn.net/hu948162 ... 80071   劈开迷雾，蘑菇街电商搜索架构及搜索排序实现 https://blog.csdn.net/huangshu ... 46694 有赞搜索引擎实践(工程篇)  https://www.cnblogs.com/hsydj/p/5303050.html 有赞搜索引擎实践(算法篇)  https://www.cnblogs.com/hsydj/p/5402945.html  有赞搜索系统的架构演进   https://tech.youzan.com/search-tech-1/    有赞搜索系统的技术内幕  https://tech.youzan.com/search-tech-2/   电商系统如何做搜索引擎？ https://blog.csdn.net/zysgdhf4 ... 53999   电商检索系统总结——功能篇 https://www.cnblogs.com/wanghuaijun/p/7112952.html  App搜索  案例：Google Play, 应用宝，各种手机助手，Apple App Store及各大其他手机厂商的应用商店/应用市场以及互联网电视/机顶盒等的应用商店/应用市场     3. 搜索引擎的效果评价 我们在团队内有句戏言：看一个搜索团队是否专业，就看他们是否做效果评价。 在与国内外的搜索工程师交流和学习过程中，还有一个说法是：搜素引擎的优化就像一个打地鼠游戏，你解决一类bad case的同时很难确认其是否会带来新的bad case以及会带来多少。 需要区别的是，搜索引擎中使用到的机器学习/深度学习算法本身的效果评估（如分类算法的Accuracy、Precision、Recall、F1、ROC、AUC 等）并不能直接代替搜索引擎的效果评价。通常我们分为人工主观评测和业务指标评测。 参考：   4. NLP 自然语言处理 我们知道搜索引擎的上游学科是信息检索（IR），这也是搜索引擎的理论基础。而自然语言处理（NLP）在信息检索领域尤其是搜索引擎中有着至关重要的地位和作用。一方面我们对于被搜索的内容数据的理解，需要借助NLP来提升语义性和智能程度，另一方面我们对于用户Query和意图的理解，也需要借助NLP相关方法和技术来完成。 实际上ES的很多特性已经非常强大， 可以作为基本的文本分析和挖掘工具使用，这也是解释了ES官方博客以及其他博客有分享一些文章，主题是关于使用ES来进行文本分类或者实现推荐系统。 总结一下，想要做好一个典型的搜索引擎产品，除了熟练使用ES，还需要考虑搜索产品的功能完备性、体验优劣、性能以及相关性，而相关性涉及对内容数据的理解和挖掘、对用户Query的理解和意图识别，以及检索过程中的特征选取和权重优化、算分、排序，最后是比较重要的效果评价。这个过程中NLP的应用也非常多，除了基本的分词，还可能涉及非必留、词性识别、纠错、繁简体、多语言、文本向量化及语义距离计算等。 最后推荐一本搜索必读书籍—— 吴军的《数学之美》第二版 https://book.douban.com/subject/26163454/    第1 章　文字和语言 vs 数字和信息 第2 章　自然语言处理 — 从规则到统计 第3 章　统计语言模型 第4 章　谈谈分词 第5 章　隐含马尔可夫模型 第6 章　信息的度量和作用 第7 章　贾里尼克和现代语言处理 第8 章　简单之美 — 布尔代数和搜索引擎 第9 章　图论和网络爬虫 第10章　PageRank — Google的民主表决式网页排名技术 第11章　如何确定网页和查询的相关性 第12章　有限状态机和动态规划 — 地图与本地 第13章　Google AK-47 的设计者 — 阿米特· 辛格博士 第14章　余弦定理和新闻的分类 第15章　矩阵运算和文本处理中的两个分类问题 第16章　信息指纹及其应用 第17章　由电视剧《暗算》所想到的 — 谈谈密码学的数学原理 第18章　闪光的不一定是金子 — 谈谈搜索引擎 第19章　谈谈数学模型的重要性 第20章　不要把鸡蛋放到一个篮子里 — 谈谈最 第21章　拼音输入法的数学原理 第22章　自然语言处理的教父马库斯和他的优秀弟子们 第23章　布隆过滤器 第24章　马尔可夫链的扩展 — 贝叶斯网络 第25章　条件随机场、文法分析及其他 第26章　维特比和他的维特比算法 第27章　上帝的算法 — 期望最大化算法 第28章　逻辑回归和搜索广告 第29章　各个击破算法和Google 云计算的基础 第30章　Google 大脑和人工神经网络 第31章　大数据的威力——谈谈数据的重要性          
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Advent • nodexy 发表了文章 • 2 个评论 • 9207 次浏览 • 2018-12-21 17:27 • 来自相关话题

作者：杨振涛 搜索引擎架构师@vivo  首次发布：Elasticsearch中文社区 发布日期：2018-12-22

搜索引擎作为互联网发展历史中一个非常典型的产品/业务形态，时至今日并没有太大的突破性变化；主流形态可以划分为大搜、垂搜、企业级搜索和站内/app内搜索等。除了Google, Yahoo, Bing, Ask 等以及国内百度、搜狗、360、神马等是人们熟识的大搜之外，非业内人士还真不知道其他还有哪些公司以及有哪些搜索产品或业务场景。 实际上，在信息爆炸的时代，几乎每家有点儿规模的公司都或多或少要涉及到搜索引擎，最起码你需要接触SEO/SEM。本文将从非大搜企业的搜索需求出发，并基于开源技术栈来介绍和探讨搜索引擎在实践中的几个核心任务及其主要解决思路。同时为了避免重复，本文以外链形式引用了大量网络已有的国内外公开资料，方便大家参考，需要注意的是部分内容可能会随着时间推移而过期或链接失效。 提到开源搜索引擎，在Java技术栈里以Lucene, Solr/SolrCloud及Elasticsearch为代表的几个项目可能最为流行。本文的写作初衷是解答”熟练使用ES等开源搜索引擎解决方案以后，要如何才能做好搜索产品/业务？“ 希望对你有所帮助，如果你有关于此话题的更多实践经验或不同见解，欢迎留言评论交流。    1. 做好搜索引擎意味着什么？   有一位同行的文章总结了好的搜索引擎的衡量维度：
  • 相关性
  • 体验
  • 性能
其中相关性是非常重要的一个维度，这里我将通过引用一篇文章来介绍什么是”相关性工程“以及”相关性工程师“ http://www.flax.co.uk/blog/201 ... ound/ 。 相关性工程中的“相关性”，主要是指代用户的Query与索引库中的Doc之间的相关性，所以可以分别从索引数据和Query两个方面来考虑。 相关性工程考虑的第一个特征就是基于已有索引数据的文本相关度计算，通常有TF-IDF、BM25、BM25F等。Elasticsearch早期的版本默认都是TF-IDF，目前已更改为BM25。对于中文数据，分词方法和策略也会直接影响到文本相关度的计算；其次匹配方式也非常重要；最后就是基于此的相关性算分了。 相关性工程还可以考虑更多的特征，尤其是从索引数据之外来挖掘出的特征，比如索引文档的权威性、时效性、专业性、质量与口碑评分、热度与流行度等。结合NLP技术，相关性工程还可以考虑语义距离等特征，丰富召回结果。当然这些特征的处理与机器学习中的特征工程基本一致，比如涉及归一化问题、权重问题、稀疏性问题、非典型分布等等。 相关性工程考虑的另一个重要特征是用户点击反馈数据，即对于用户所看到的搜索结果列表，点击行为被看作是对当前搜索结果的一种认可，用户点了哪个位置的doc对于继续优化相关性至关重要。这两天有个著名案例就是Google的劈柴在听证会上解释为什么在Google搜索Idiot出现的都是特朗普的照片。 体验涉及的方面较多，最重要的就是产品功能和交互方面的体验了，比如一个典型的搜索产品，C端可能具备以下功能：
  • 搜索前：搜索框，搜索入口，热搜榜/飙升榜/大家都在搜，搜索发现，默认搜索词，历史搜索记录，猜你想搜，分类搜索，语音输入搜索/图片搜索； 广告位
  • 搜索中：搜索联想直达，搜索联想词，输入纠错，关键词匹配高亮
  • 搜索后：搜索结果列表，列表页推荐/广告，特形展示，列表穿插，搜了还搜，搜索详情页，详情页搜索推荐，无结果及少结果填充 ，筛选条件/筛选器，自主排序，列表样式切换（宫格 | 列表）
除了产品功能，还需要考虑搜索引擎的可运营性，比如搜索运营管理系统，至少要具备基本功能的各种黑白灰名单，包括人工干预，优化分词的自定义词典、同义词典、停用词典，以及对查询词的强制改写或者升降权；对索引内容的管控，比如对检索字段的；对召回和排序的相关参数的优化和调整等等；此外，还有配套的SEO或ASO系统，以及各种数据指标相关的看板系统。 而搜索结果中的特形展示，也是目前比较主流的产品形式，不管是自然结果还是搜索广告，都可以提供更快捷的体验，甚至一度成为知识图谱在搜索产品中应用的代表性功能。另外搜索联想中的直达服务，也是目前比较流行的，可以进一步缩短用户的操作路径，直达目标内容或服务。 更多关于产品体验和设计类问题可以参考  http://www.woshipm.com/tag/搜索功能  性能方面，搜索引擎的每一次查询理论上都是实时运算，大部分搜索引擎系统都是实时或准实时的，这就要求在用户感知上要有基本的响应时间（RT）保障，比如在国内公网环境下，200ms是比较优秀的体验，300ms-500ms是正常的体验，500ms+就需要尽快去优化。除去其中的网络I/O等开销，对于后端搜索服务的RT，一般是T99在100ms以内，T90在50ms以内，具体标准取决与当事业务和产品。除了RT，可用性也是非常重要的，一般要求99.9%以上；另外，索引数据的生效时间也很重要，比如新加入的索引，或者已有索引的更新和删除，秒级生效是比较好的体验。需要明确的一点是，这里的性能指标我们针对的是To C用户，如果是企业级搜索甚至是基于ES的一个即时查询分析系统，可能复杂查询的秒级响应也是很正常的。 延伸阅读： 阿里云-开放搜索-最佳实践-功能篇-相关性实践 https://help.aliyun.com/document_detail/29186.html  Defining relevance engineering 什么是相关性工程 http://www.flax.co.uk/blog/201 ... ound/    2. 搜索引擎是典型的机器学习问题   云计算、大数据、AI 先后成为IT与互联网行业的热点，三者经常被称为CBA或ABC技术，而这些都与一家公司密切相关，那就是 Google !   众所周知 Google 是一家著名的全球搜索引擎公司，但其产品远不止搜索引擎。从Google的三驾马车 GFS, MapReduce, BigTable开始，后来有了 Yahoo牵头的开源实现Hadoop（Hadoop最早来自于Nutch，是的，没错，就是那个开发了 Lucene 的 Doug Cutting所开源的Nutch，他被称作Hadoop之父），到后来的云计算与大数据技术蓬勃，到今天的AI热潮，各种深度学习各种NN， Google Brain，开源的Tensorflow，对Google来说这一切都是搜索引擎业务驱动的水到渠成的发展轨迹。 可以说搜索引擎是天生的机器学习问题，有着诸多的机器学习/深度学习应用场景。这里顺便DISS下一些眼高手低的迷糊党，互联网圈儿曾有人遇到求职者表示想做AI，却不做搜索不做推荐不做广告！（本人内心：你咋不上天呢！请记住AI is a buzzword. ）当今的互联网或移动互联网，搜索、推荐与广告是三大典型的所谓AI应用落地方向，其他的也有但并未发展成熟，至少还没有成熟的变现模式；而这三者或多或少有些交集，搜索几乎是最基础的一个，比如推荐也需要建立索引，需要检索TOP N，搜索广告也需要做召回和排序。 如果我们把搜索引擎的核心模型简化下，其实主要是在解决三大类问题：  - 数据： 内容侧的爬虫，预处理，内容分析和理解，索引建立和存储 ；用户侧的Query理解，改写，意图识别等 - 算法/模型 ：把相关性和排序等业务问题抽象为回归或分类/聚类问题，特征工程，离线训练模型，在线预测 - 策略：为满足业务需求而制定并持续优化的一系列规则、模型或模型组合、参数优化等活动，并通过工程化实现体现到线上系统，以及配套的试验和评估系统    2.1 Ranking  排序 常见的排序策略有：
  • 单维度排序：顾名思义按照单个维度来排序，没有任何复杂性可言，在召回结果集不太大的情况下实时排序即可。
  • 优先级排序：相对单维度排序而已一般是先按维度A排，当A的排序依据一样或相等时再按维度B排序，以此类推。
  • 加权排序   ：针对多个维度或特征，赋予不同权重，并按求和之后的得分来排序；实践中通常会采用分层加权排序（第一层加权排序之后，得到不少于2个得分，继续加权后排序），或者分组加权排序（第一层分组来加权排序后，对所得到的得分可能按业务需求进行非求和类的运算比如乘法，再按最终得分排序）的策略。 加权排序的难点在于，如何设置并持续优化这些权重，通常会建模为典型的机器学习问题来拟合。
  • 机器学习排序 ：即所谓LTR，根据用户点击或人工标注数据集建立学习目标，然后通过特征工程来挖掘与目标有关系的一系列特征，并建立学习模型，通过训练集获得模型参数，以该组参数为基准做预测，上线后再基于用户点击数据持续优化该模型的参数。LTR是一个通用方法的称谓，不是某一个具体算法的名称，具体算法名称参见下文。
排序问题可以简单抽象成为预测用户点击列表中对象的概率问题。   2.2 ES生态内的 LTR  关于LTR的理论和方法学，已经有很多论文和资料了 ( 参考 wikipedia , LTR简介-微软亚研院， LTR Pairwise to Listwise ,  大规模LTR-Google，LTR书籍 )，感兴趣的可以阅读，这里主要提供几个JAVA和ES生态的工程实现参考。 es-ltr插件  http://es-learn-to-rank.labs.o19s.com/  Set of command line tools for Learning To Rank https://github.com/SeaseLtd/ltr-tools es的ranking evaluation api https://www.elastic.co/guide/e ... .html  Java LTR类库： RankLib  https://sourceforge.net/p/lemur/wiki/RankLib/ 支持算法如下：
  • MART (Multiple Additive Regression Trees, a.k.a. Gradient boosted regression tree) 
  • RankNet 
  • RankBoost 
  • AdaRank 
  • Coordinate Ascent 
  • LambdaMART 
  • ListNet 
  • Random Forests  
延伸阅读：   2.3 典型垂搜 电商与O2O搜索 案例： 天猫，淘宝，京东，美丽说蘑菇街，有赞 ，美团点评，饿了么  阿里研究员徐盈辉：在线AI技术在搜索与推荐场景的应用 https://yq.aliyun.com/articles/107941   阿里巴巴资深算法专家三桐：人工智能在搜索中的应用 https://yq.aliyun.com/articles/288065   阿里巴巴年度技术总结 - 人工智能在搜索的应用和实践 http://www.sohu.com/a/214123235_680198  电子商务搜索系统架构参考 （京东） https://blog.csdn.net/hongseji ... 08067   电商搜索之动态属性值（特征值）聚合 （举例 京东和solr实现）  https://blog.csdn.net/hu948162 ... 80071   劈开迷雾，蘑菇街电商搜索架构及搜索排序实现 https://blog.csdn.net/huangshu ... 46694 有赞搜索引擎实践(工程篇)  https://www.cnblogs.com/hsydj/p/5303050.html 有赞搜索引擎实践(算法篇)  https://www.cnblogs.com/hsydj/p/5402945.html  有赞搜索系统的架构演进   https://tech.youzan.com/search-tech-1/    有赞搜索系统的技术内幕  https://tech.youzan.com/search-tech-2/   电商系统如何做搜索引擎？ https://blog.csdn.net/zysgdhf4 ... 53999   电商检索系统总结——功能篇 https://www.cnblogs.com/wanghuaijun/p/7112952.html  App搜索  案例：Google Play, 应用宝，各种手机助手，Apple App Store及各大其他手机厂商的应用商店/应用市场以及互联网电视/机顶盒等的应用商店/应用市场     3. 搜索引擎的效果评价 我们在团队内有句戏言：看一个搜索团队是否专业，就看他们是否做效果评价。 在与国内外的搜索工程师交流和学习过程中，还有一个说法是：搜素引擎的优化就像一个打地鼠游戏，你解决一类bad case的同时很难确认其是否会带来新的bad case以及会带来多少。 需要区别的是，搜索引擎中使用到的机器学习/深度学习算法本身的效果评估（如分类算法的Accuracy、Precision、Recall、F1、ROC、AUC 等）并不能直接代替搜索引擎的效果评价。通常我们分为人工主观评测和业务指标评测。 参考：   4. NLP 自然语言处理 我们知道搜索引擎的上游学科是信息检索（IR），这也是搜索引擎的理论基础。而自然语言处理（NLP）在信息检索领域尤其是搜索引擎中有着至关重要的地位和作用。一方面我们对于被搜索的内容数据的理解，需要借助NLP来提升语义性和智能程度，另一方面我们对于用户Query和意图的理解，也需要借助NLP相关方法和技术来完成。 实际上ES的很多特性已经非常强大， 可以作为基本的文本分析和挖掘工具使用，这也是解释了ES官方博客以及其他博客有分享一些文章，主题是关于使用ES来进行文本分类或者实现推荐系统。 总结一下，想要做好一个典型的搜索引擎产品，除了熟练使用ES，还需要考虑搜索产品的功能完备性、体验优劣、性能以及相关性，而相关性涉及对内容数据的理解和挖掘、对用户Query的理解和意图识别，以及检索过程中的特征选取和权重优化、算分、排序，最后是比较重要的效果评价。这个过程中NLP的应用也非常多，除了基本的分词，还可能涉及非必留、词性识别、纠错、繁简体、多语言、文本向量化及语义距离计算等。 最后推荐一本搜索必读书籍—— 吴军的《数学之美》第二版 https://book.douban.com/subject/26163454/    第1 章　文字和语言 vs 数字和信息 第2 章　自然语言处理 — 从规则到统计 第3 章　统计语言模型 第4 章　谈谈分词 第5 章　隐含马尔可夫模型 第6 章　信息的度量和作用 第7 章　贾里尼克和现代语言处理 第8 章　简单之美 — 布尔代数和搜索引擎 第9 章　图论和网络爬虫 第10章　PageRank — Google的民主表决式网页排名技术 第11章　如何确定网页和查询的相关性 第12章　有限状态机和动态规划 — 地图与本地 第13章　Google AK-47 的设计者 — 阿米特· 辛格博士 第14章　余弦定理和新闻的分类 第15章　矩阵运算和文本处理中的两个分类问题 第16章　信息指纹及其应用 第17章　由电视剧《暗算》所想到的 — 谈谈密码学的数学原理 第18章　闪光的不一定是金子 — 谈谈搜索引擎 第19章　谈谈数学模型的重要性 第20章　不要把鸡蛋放到一个篮子里 — 谈谈最 第21章　拼音输入法的数学原理 第22章　自然语言处理的教父马库斯和他的优秀弟子们 第23章　布隆过滤器 第24章　马尔可夫链的扩展 — 贝叶斯网络 第25章　条件随机场、文法分析及其他 第26章　维特比和他的维特比算法 第27章　上帝的算法 — 期望最大化算法 第28章　逻辑回归和搜索广告 第29章　各个击破算法和Google 云计算的基础 第30章　Google 大脑和人工神经网络 第31章　大数据的威力——谈谈数据的重要性          
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