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倒排索引与关键词检索下载_扫一扫题目出答案(2024年11月最新版)

内容来源：我赢网所属栏目：新闻更新日期：2024-11-28

倒排索引与关键词检索

听歌识曲背后的技术秘密 𐟎犥즭Œ识曲的技术原理其实并不复杂，但实现起来却颇具挑战。它与在百度上搜索关键词的技术原理有些相似，但关键在于如何处理二进制数据的歌曲与后台数据库中的数据匹配。首先，识别一首歌曲需要找到它的“指纹”，也就是音乐的“乐纹”。这个过程的第一步是将歌曲或录音转换为单声道、低采样率的WAV格式，目的是排除其他干扰，保留音乐的整体特征。在波形图上，波的起伏表示音量大小，波越密越拥挤，表示频率越高。然而，音频中的人声、伴奏、男声、女声等声音的频率各不相同，在波形图上无法分辨。因此，采集音频的乐纹时，需要将波形图转换成频谱图。乐纹是最能表现一首歌特征的数据，而且一首歌的乐纹不止一个。一首歌可以分成很多片段，每个片段都有自己的乐纹。听歌识曲的规则是从每张频谱图里选取音量最大的几个频率作为特征点，由它们生成这个片段的乐纹。如果一段录音匹配到了两首音乐，如何评价谁更相似呢？匹配时，除了保证录音中的所有乐纹都能在音乐中找到，还要综合考虑乐纹出现的先后顺序及乐纹之间的时间间隔。总结一下，听歌识曲的实现方式是对数据库里所有音乐提取乐纹。对每一首音乐，先算出它的频谱图，然后把它分成几个片段，每一段都在频谱图上找几个点作为特征点，从而生成这一片段的乐纹。一首歌通常有很多乐纹，都以倒排索引的形式存储在数据库里。对于上传的录音，也是先提取它的乐纹，然后在数据库里进行检索，最后考虑乐纹的排列、时间间隔等因素，找到最相似的音乐。这样一来，听歌识曲的技术就得以实现了。是不是很简单呢？但背后的技术细节却相当复杂，需要大量的数据处理和算法优化。

𐟔 搜索型数据库：非结构化数据的智能引擎 𐟌Ÿ 随着数据智能时代的到来，非结构化数据已经成为各类组织数据增长的主要驱动力，其蕴含的价值巨大。如何高效存储和利用这些数据，成为业内关注的焦点。搜索型数据库，以其自动分词、倒排索引、相关度计算和向量检索引擎等技术为核心，成为处理非结构化数据的基础软件，逐渐成为数据智能时代的基石。 𐟔 搜索型数据库结合了全文检索引擎和 NoSQL 数据库的特点，相较于传统的关系型数据库，在处理大规模数据、实现快速检索和智能分析方面展现出显著的优势。近年来，搜索型数据库进一步集成了深度学习、向量搜索和 AI 大模型等尖端技术，使其不仅能够处理基础的文本搜索，还能胜任地理位置信息、图片、音视频等多模态数据的复杂检索任务。 𐟚€ 然而，搜索型数据库在性能优化、数据一致性保障以及安全性维护等方面仍面临挑战。尽管如此，搜索型数据库凭借其高效的处理能力和广阔的应用前景，将继续引领数据智能时代的发展。

MEVI：新方案，高召回速检索 𐟎‰ 备受瞩目的NeurIPS 2023大会上，微软亚洲研究院带来了多篇精彩的论文，其中一篇特别引人注目。 𐟓„ 论文链接： 𐟔 传统的文档检索方法大致分为三种：基于词语、嵌入和生成。基于词语的方法虽然能构建倒排索引，但无法充分利用语义信息。基于嵌入的方法通过双塔架构将查询和文档编码为嵌入向量，然后使用近似最近邻（ANN）搜索，但优化目标分为两个阶段，且ANN和最近邻的召回性能存在差距。基于生成的方法采用序列到序列模型，直接输入查询并输出文档标识符，在小语料库上表现优异，但由于高延迟难以扩展到大语料库，且语料库不可变。 𐟒ᠤ𘺤𚆨磥†𓨿™些问题，微软亚洲研究院的研究员们提出了模型增强向量索引MEVI，兼具高召回率和较快检索速度。他们构建了残差量化（RQ）码本对文档进行聚类，RQ码本保留了文档簇的层次结构，适合自回归生成。此外，还构建了序列到序列模型。输入查询后，序列到序列模型可以根据RQ码本直接生成虚拟集群标识符，然后用ANN在虚拟集群中搜索相关文档。 𐟔砥œ訮�ƒ过程中，研究员们使用经过数据增强的查询-文档对进行模型训练；推理过程中，则使用波束搜索根据RQ码本检索top-K个集群，并在集群中用ANN搜索查询嵌入。MEVI的设计解决了传统方法的局限性：RQ码本大小适中，使自回归解码器延迟较低；同时，新文档也可以插入到对应集群中。为了进一步增强召回性能，研究员们还将生成的文档集群和基于嵌入方法得到的文档进行了集成，同时发挥二者的优势。 𐟓Š 在实验中，研究员们选取了AR2和T5-ANCE模型作为基于嵌入的方法。实验结果表明，MEVI显著提高了召回率，在MSMARCO Passage数据集上实现了+3.62%的MRR@10、+7.32%的R@50、+10.54%的R@1000，在Natural Questions数据集上实现了+5.04%的R@5、+5.46%的R@20、+5.96%的R@100。

Excel表格黑科技，LLM新标杆！ 𐟓… 发布日期：2024年7月 𐟚€ 动机： Excel表格在数据管理中广泛应用，但其复杂的二维布局、多样的格式和超大规模给大语言模型（LLM）的理解和推理带来了巨大挑战。现有方法要么直接截断表格导致信息丢失，要么仅关注表格模式忽略细节，难以兼顾效率与准确性。此外，LLM在处理超长上下文时会出现推理能力下降的问题，进一步限制了其在表格数据上的表现。因此，开发一个能够高效处理复杂表格数据的框架迫在眉睫！ 𐟤– 贡献：提出了创新的表格压缩框架SHEETCOMPRESSOR，通过结构锚点提取、倒排索引翻译和格式感知聚合三大模块，有效压缩表格，提升LLM的处理效率。对多种前沿LLMs进行微调，在电子表格表格检测任务中表现优异，准确理解复杂表格布局和结构，建立新的SOTA标准，尤其在处理大表格时优势明显。提出Chain of Spreadsheet（CoS）方法，应用于电子表格问答（QA）任务，分解推理过程为表格检测、匹配和推理pipeline，在多表环境下的QA任务中表现出色，显著提高模型准确性，增强泛化能力，为智能用户交互提供新途径。 𐟎ƒ 实验结果： SHEETCOMPRESSOR将Token使用量降低了96%，实现了25㗥Ž‹缩率，显著减少计算成本。在表格边界检测任务中，GPT-4配合压缩框架取得78.9%的F1分数，比最优基线模型提升12.3%，成为新标杆。 SPREADSHEETLLM在复杂表格问答任务上实现了74.3%的准确率，比传统单表格方法Binder高出12%，展现了在多表格场景中的强大能力。 𐟓š 论文标题：SPREADSHEETLLM: Encoding Spreadsheets for Large Language Models 𐟓Š 表格压缩框架：结构锚点提取：通过提取表格中的关键结构信息，为后续处理提供稳定的基础。倒排索引翻译：将表格内容转换为适合LLM处理的倒排索引形式，提高处理效率。格式感知聚合：对表格中的格式信息进行感知和聚合，确保LLM能够准确理解表格的复杂布局和结构。

elasticsearch 前后翻页 𐟧 你是否好奇Elasticsearch是如何运作的？这个强大的搜索和分析工具，以其出色的实时数据处理能力，赢得了众多用户的青睐。 𐟓š Elasticsearch的工作原理，其实就像书籍的索引。它通过创建一个倒排索引，使得全文搜索变得异常迅速。这个分布式架构不仅提升了搜索速度，还确保了数据的高可用性，因为数据在多个节点上进行了分片和复制。 𐟒𛠨ˆ‘们深入了解Elasticsearch的工作流程： 1️⃣ 数据提取：Elasticsearch首先接收JSON格式的数据，这些数据可能直接输入，也可能通过Logstash、Beats等工具进行处理。 2️⃣ 索引创建：接着，这些数据会被索引，形成一个倒排索引，通过将术语与文档中的位置关联，实现快速文本搜索。 3️⃣ 分片和复制：系统通过分片将数据分发到各个节点，并通过复制来增强数据的容错能力和可用性。 4️⃣ 搜索执行：用户通过查询DSL来执行搜索，访问倒排索引以迅速找到相关文档。 5️⃣ 数据分析与汇总：此外，Elasticsearch还提供数据分析和汇总功能，帮助用户洞察数据的趋势和模式。 6️⃣ 结果检索：最后，查询结果几乎实时地被检索并返回给用户。 𐟌Ÿ Elasticsearch的强大优势包括其可扩展性、实时搜索功能以及直观的RESTful API，这使得它非常适合进行大规模数据分析。不仅如此，它还提供了广泛的日志和事件数据分析功能，有助于增强监控和诊断，进而提升应用的安全性和性能。 𐟔 现在，你是否对Elasticsearch的工作原理有了更深入的了解呢？

SEO优化的关键：谷歌排名的十大影响因素优化谷歌SEO排名需要关注多个关键因素，以下是十个重要的影响因素： 𐟔‘ 关键词优化合理使用关键词，包括页面标题、元描述、正文、标题标签（如H1、H2）和图片Alt文本，避免关键词堆砌。 𐟓„ 页面内容质量提供高质量、原创且与用户搜索意图相关的内容，确保内容解决用户的实际问题。 𐟏 网站结构和用户体验（UX）清晰的导航结构、快速的加载速度、移动端优化以及易于使用的界面都能提升用户体验，进而提升排名。 𐟚€ 页面速度页面加载速度越快，用户体验越好，搜索引擎也会给予更高的排名。 𐟓𑠧绥Š襏‹好性确保网站在移动设备上的兼容性，Google已采用移动优先索引，移动端体验对排名至关重要。 𐟔— 内部链接合理的内部链接结构有助于搜索引擎理解网站内容的重要性和层次结构，同时提升用户体验。 𐟔— 外部链接（反向链接）高质量且相关性强的外部链接会提升网站的权威性和可信度，是重要的排名因素之一。 𐟏† 域名权威性网站的历史、信任度和权威性也会影响SEO排名，拥有高域名权威性的网站往往在搜索结果中排名更高。 𐟓‹ 元数据优化优化页面的标题标签、元描述和URL等，帮助搜索引擎理解页面内容，并提高点击率。 𐟖𜯸 图片优化优化图片的Alt标签、文件名和压缩速度等，可以提高页面加载速度和相关性。这些因素共同作用，影响网站在谷歌搜索引擎中的表现和排名。针对每一个因素进行优化，可以显著提升SEO效果！

11900es为什么便宜 Elasticsearch，这个高性能的分布式搜索引擎，为何能以惊人的速度处理海量数据？让我们一探究竟： 𐟔„ 分布式存储：通过将数据分散到多个节点，Elasticsearch巧妙地降低了单点的压力，从而提升了整体性能。 𐟔— 索引分片：将每个索引划分为多个分片，使得查询操作可以并行执行，进一步加快了查询速度。 𐟓š 全文索引：采用高效的全文索引技术，将文档转换为可搜索的结构化数据，极大提升了搜索效率。 𐟔„ 倒排索引：支持倒排索引这一强大的数据结构，能够迅速定位包含所有搜索词的文档，从而快速返回结果。 𐟔砧𔢥𜕤𜘥Œ–：通过索引优化技术，如索引覆盖、索引下推等，进一步提升查询速度。 𐟓ˆ 预存储结果：在插入数据时预先处理，将结果预存至索引中，无需再次计算即可快速查询，提高查询效率。 𐟚€ 高效的查询引擎：Elasticsearch拥有高效的查询引擎，支持各类查询，并针对复杂查询提供优化策略，确保查询速度极速。 𐟔„ 异步请求处理：采用异步请求处理机制，确保请求到达后立即响应，避免长时间等待，提升用户体验。 𐟒𞠥†…存存储：运用内存存储技术，大幅减少磁盘访问次数，提高数据存储及查询效率。 Elasticsearch凭借上述诸多高效技术，实现了数据存储、查询、处理的高效性，带给您畅快淋漓的搜索体验。

如何打造高效的推荐系统召回策略？ 𐟌Ÿ召回阶段的目标：快速而全面地从海量内容中筛选出用户偏好的内容，同时兼顾相关性和多样性。 𐟎累쥛ž通道设计：根据用户和场景匹配不同的召回通道，并分配不同的quota数量。 𐟔典型的召回通道： CB召回（Content-Based）：基于用户消费偏好内容的标签、类目和题材，召回多个类别、标签或主题下的内容。协同过滤（Collaborative Filtering）：包括基于物品的协同过滤（ICF）和基于用户的协同过滤（UCF）。双塔模型（Twin Towers Model）：用户塔和商品塔通过embedding表征用户特征和内容，计算向量间的余弦相似度。 P2G召回（Person-to-Group）：将用户分组，计算群体用户的偏好内容，给个体推荐该群体普遍喜欢的内容。 LBS召回（Location-Based Services）：通过获取用户经纬度，召回附近发布的内容，重视时效性。 𐟔CB召回：需要建设标签、类目和题材的倒排索引。进阶多term匹配：用户多偏好标签与内容全量标签做word2vec后进行匹配召回。 𐟔协同过滤： ICF基于物品的协同过滤：计算物品之间的相似度，喜欢A的一群人同时喜欢B，认为A和B相关，群体越大，A和B的相关性越强。 UCF基于用户的协同过滤：通过用户消费内容的重合度计算userA-userB的相似度，若A-B相似，给A推荐B消费的内容。基于模型的协同过滤：典型的是图随机游走模型，如Graph ICF。 𐟔双塔模型：最早应用在搜索query和doc相关性的训练中，发展到推荐系统计算用户与内容的相似度。用户塔通过embedding的形式表征和学习用户特征，商品塔通过embedding的形式表征和学习内容，计算向量间的余弦相似度。特点：泛化能力强，新用户类型效果明显。 𐟔P2G召回：将用户分组，计算群体用户的偏好内容，给个体推荐该群体普遍喜欢的内容。分群特征一般包括：性别、年龄、学历等；比如计算30-40岁男性高后验的内容，给35岁男性新用户推荐。 𐟔LBS召回：通过获取用户经纬度，召回附近发布的内容，该内容重视时效性，比如在工位坐着，是打开APP才发现园区附近下雨。 𐟑‰以上就是推荐系统主流的召回方式，之外会存在大量的业务规则召回，如热点干预、新品扶持等。召回通道在数量上百路以上，但几乎都是根据上述的召回结合业务特点衍生出来的。下期介绍推荐系统中的排序模块。

𐟔 独立站SEO工具大比拼 𐟌 在营销领域，选择合适的SEO工具至关重要。今天，就让我们来盘点一下市面上备受好评的独立站SEO工具吧！ 𐟓ˆ 首先推荐的是Google Search Console，这款工具适合初学者，提供网站性能的基本洞察，而且完全免费哦！用它来跟踪索引状态和搜索流量，简直不要太方便！ 𐟔 接下来是Ahrefs，这家新加坡的SaaS公司以其强大的反向链接分析和全面的关键词研究功能而闻名。虽然学习曲线有点陡峭，但它在竞争对手分析和整体SEO健康监控方面表现出色，绝对值得一试！ 𐟓‰ SEMrush则被誉为SEO工具中的“瑞士军刀”，提供了广泛的功能，包括关键词跟踪和竞争对手基准分析。对于数字营销机构来说，它可是个非常全面的神器！ 𐟓‘ Moz Pro则以其用户友好性和丰富的功能而受到好评。它结合了关键词研究和网站审计等多种功能，虽然数据丰富度可能不如Ahrefs或SEMrush，但易用性绝对让人爱不释手！ 𐟓ˆ 最后推荐的是Surfer SEO，它专注于内容优化，通过将你的内容与排名靠前的页面进行比较，帮助你提升SEO策略。对于内容营销人员来说，它可是个特别有用的工具哦！ 𐟤” 你是如何选择和使用这些工具的呢？快来评论区分享你的经验吧！

SEO必备：谷歌排名第一的五大技巧想要在谷歌搜索结果中脱颖而出，成为第一名？以下是五个关键技巧，助你轻松实现目标： 𐟔 关键字研究与优化深入分析用户搜索习惯，发现高价值关键词。将这些关键词巧妙地融入网页标题、描述、正文以及图片Alt标签中，确保你的内容与用户搜索意图高度匹配。 𐟓 高质量内容创作创作对用户有价值的、原创的高质量内容，解决用户的实际问题。内容应详尽、深入，并包含相关的多媒体元素如图片、视频，以提高用户的参与度和停留时间。 𐟏 网站结构与用户体验优化确保网站结构清晰，导航简洁易用，加载速度快。使用响应式设计，使网站在移动设备上也能良好显示。同时，设置清晰的内部链接结构，提高页面的可访问性和爬虫的索引效率。 𐟔— 外部链接建设获得高质量、相关性强的外部链接（反向链接）是提升排名的重要因素。可以通过内容营销、客座博客、合作伙伴关系等方式，吸引其他网站为你的页面链接。 𐟛 ️ 技术SEO优化确保网站技术层面没有阻碍搜索引擎爬虫的因素。包括站点地图提交、Robots.txt文件配置、HTTPS安全协议使用，以及修复网站的死链和404错误等。保持网站的技术优化有助于提高整体搜索引擎可见性。

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