相关性搜索 利用Solr与Elasticsearch创建智能应用 完

资源名称:相关性搜索 利用Solr与Elsticserch创建智能应用 完整pdf第1章 搜索的相关性问题1.1 我们的目标:掌握相关性技术研发的技能1.2 为什么搜索的相关性如此之难1.2.1 什么是具备“相关性”的搜索结果1.2.2 搜索:没有银弹1.3 来自相关性研究的启示1.3.1 信息检索1.3.2 能否利用信息检索解决相关性问题1.4 如何解决相关性1.5 不只是技术:管理、协作与反馈1.6 本章小结第2章 搜索—幕后揭秘2.1 搜索1012.1.1 什么是搜索文档2.1.2 对内容进行搜索2.1.3 通过搜索来探索内容2.1.4 获取进入搜索引擎的内容2.2 搜索引擎的数据结构2.2.1 倒排索引2.2.2 倒排索引的其他内容2.3 对内容进行索引:提取、充实、分析和索引2.3.1 将内容提取为文档2.3.2 充实文档以清理、强化与合并数据2.3.3 执行分析2.3.4 索引2.4 文档的搜索和获取2.4.1 布尔搜索: AND/OR/NOT2.4.2 基于 Lucene搜索的布尔查询(MUST/MUST_NOT/SHOULD)2.4.3 位置和短语匹配2.4.4 助力用户浏览:过滤、切面和聚合2.4.5 排序、结果排名,以及相关性2.5 本章小结第3章 调试我们的第一个相关性问题3.1 Solr和Elsticserch的应用:基于Elsticserch的例子3.2 最了不起的数据集:TMDB3.3 用Python语言编写的例子3.4 第一个搜索应用3.4.1 针对 TMDB Elsticserch索引的第一次搜索3.5 调试查询匹配3.5.1 检查底层查询策略3.5.2 剖析查询解析3.5.3 调试分析,解决匹配问题3.5.4 比较查询条件和倒排索引3.5.5 通过修改分析器来修正我们的匹配3.6 调试排名3.6.1 利用 Lucene的解释功能来剖析相关性评价3.6.2 向量空间模型、相关性解释信息和我们3.6.3 向量空间模型在实践中的注意事项3.6.4 通过对匹配的评价来度量相关性3.6.5 用 TF×IDF计算权重3.6.6 谎言、该死的谎言和相似度3.6.7 决定搜索词重要性的因素3.6.8 解决 Spce Jm和 lien的排名问题3.7 问题解决了?工作永远做不完!3.8 本章小结……..资源截图:

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