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以求医为例谈搜索引擎排序算法的基础原理
我们向搜索引擎提交一个查询，搜索引擎会从先到后列出大量的结果，这些结果排序的标准是什么呢？这个看似简单的问题，却是信息检索专家们研究的核心难题之一。 为了说明这个问题，我们来研究一个比搜索引擎更加古老的话题：求医。比如，如果我牙疼，应该去看怎样的医生呢？假设我只有三种选择： A医生，既治眼病，又治胃病；B医生，既治牙病，又治胃病，还治眼病；C医生，专治牙病。 A医生肯定不在考虑之列。B医生和C医生…...
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基于hash计算的多层实验流量切分的实现
1. 背景介绍 站点新功能或者是站内新策略开发完毕之后，在全流量上线之前要评估新功能或者新策略的优劣，常用的评估方法是A-B测试，做法是在全量中抽样出两份小流量，分别走新策略分支和旧策略分支，通过对比这两份流量下的各指标的差异，我们可以评估出…...- 塵風
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索引页链接补全机制的一种方法
背景 Spider位于搜索引擎数据流的最上游，负责将互联网上的资源采集到本地，提供给后续检索使用，是搜索引擎的最主要数据来源之一。spider系统的目标就是发现并抓取互联网中一切有价值的网页，为达到这个目标，首先就是发现有价值网页的链接，当前spider有多种链接发现机制来尽量快而全的发现资源链接，本文主要描述其中一种针对特定索引页的链接补全机制，并给出对这种特定类型的索引页面的建议处理规范用于优…...- 塵風
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Boosting算法简介
一、Boosting算法的发展历史 Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法，在boosting算法产生之前，还出现过两种比较重要的将多个分类器整合为一个分类器的方法，即boostrapping方法和bagging方法。我们先简要介绍一下bootstrapping方法和bagging方法。 1）bootstrapping方法的主要过程 主要步骤： i)重复地从…...- 塵風
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搜索背后的奥秘–浅谈语义主题计算
摘要: 两篇文档是否相关往往不只决定于字面上的词语重复，还取决于文字背后的语义关联。对语义关联的挖掘，可以让我们的搜索更加智能化。本文着重介绍了一个语义挖掘的利器:主题模型。主题模型是对文字隐含主题进行建模的方法。它克服了传统信息检索中文档相似度计算方法的缺点，并且能够在海量互联网数据中自动寻找出文字间的语义主题。近些年来各大互联网公司都开始了这方面的探索和尝试。就让我们看一下究竟吧。 关键词:主…...- 塵風
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搜索引擎中的粒度问题
一.前言 传统的搜索引擎的定义，是指一种对于指定的查询（Query），能够返回与之相关的文档集合（Documents）的系统。而百度将这个定义更加丰富化，即搜索引擎能够帮助人们更方便的找到所求。这里的“所求”，比“文档”更加宽泛和丰富，比如一个关于天气的查询，直接返回一个天气预报的窗口，而非一篇关于天气的文档；再如一个关于小游戏的查询，直接返回这个小游戏的Flash页面而非简单的介绍性的文字。 百…...- 塵風
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百度搜索研发部官方原介绍：百度搜索研发部官方博客（http://www.baidu-tech.com）由百度搜索研发部创建并维护。我们希望通过网络社区与关注搜索引擎及相关产品的技术人员交流互动，分享百度工程师研究的方向和取得的成果。
注：后貌似在2013年底关停。故而我在互联网中收集整理出部分和搜索引擎相关的内容转发出来，供大家查看。
这些内容对我们了解搜索引擎应该是极具价值的，尤其是当年(那时候我还没接触SEO呢)，不过毕竟是时间很长的文章了，现在部分内容在百度资源平台的一些文档中也有提及。
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