搜索排序技术是如何在信息海洋中精准定位的？

本文共计1249个文字，预计阅读时间需要5分钟。

目录+技术架构+方法概述+召回+排序+技术架构+整体可以分为+搜索召回、排序+搜索相关策略大体分为：+query+理解+分词、纠错、意图识别+term weight等+召回+-+bool查询+倒排索引

目录

• 技术架构
• 方法概述
  • 召回
  • 排序

技术架构

整体可以分为 检索召回、排序

搜索相关的策略大体分为如下：

• query 理解->分词，纠错，意图识别，term weight 等
• 召回-> bool检索，倒排索引, bm25, tf-idf, 语义相似度 等
• 排序-> learning to ranking，深度模型 等

尽快划分为不同阶段，但总体任务可以概括为匹配。针对不同阶段，使用不同的方法，使全流程达到最优。

爱奇艺搜索排序架构

其中有运营配置模块，这里我们支持人工定义，在特定的Query和场景下，吐出相应的Doc。

预测服务采用Lambda架构，索引部分主要分为两大块——全量索引和实时索引，均匹配对应的召回、粗排、精排流程

方法概述 召回

指标：召回率

经典的双塔模型

召回的种类，如常规、结构化、语义的倒排索引以及向量召回等。