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框计算精确搜索之架构篇

一年多来,百度开放平台已经和400多家合作伙伴实现了合作,覆盖了人们出行、娱乐、商务、工作等方方面面。面对每天超过一亿次的海量搜索请求,如何精确地理解用户需求,将最优质恰当的资源用最优的样式展现给用户,这都需要一个优秀的检索架构来支撑。 对于一次检索请求,搜索框需要完成以下三步: 1.需求识别、精准分析 茴香豆的“茴”字有四种写法,而一个简单的天气查询需求却有上百种不同的表达形式,可见要准确的识别出用户的需求是一项很有挑战性的工作。 通过每天海量的检索请求,我们可以通过机器学习的方法将用户的各种表达方式,包括各地惯用的表达习惯和一些生僻的表达进行分析和学习。 百度框计算的需求分析,是通过对query的语义分析和户行为分析实现的。在拿到了大量的机器学习结果之后,通过语义模板、规则匹配等等方式实现了用户需求的精确识别。 2.从大量站长提交数据中取回用户所需 目前与框计算合作的站点已经达到了400多家,每天有上百个新资源提交申请。面对大量的站长数据,如何审核、配置、线上展示这些都有开放平台来管理。站长数据会经过抓取、分析、入库等环节然后被索引,等待用户检索。 对于用户的一次检索请求,经过了...

架构语言ArchiMate - 语言结构(Language Structure)

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