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一种基于flex的可视化多层流量切分界面的实现
1. 背景介绍 策略开发人员在完成策略之后，在全流量上线之前要评估新的策略的优劣，常用的评估方法是A-B测试，做法是在全流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，我们可以评估出新策略的优劣，进而…...
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智能算法在站点质量评级体系中的应用
互联网的迅速发展，海量Web数据的扑面而来，给搜索引擎技术带来了严峻的挑战，但同时也带来了新的机遇。从网页抓取的角度来看，同一站点往往包含质量相似的资源，对一个优质网站进行爬取，往往可以找到更多的优质资源。因此，我们希望对网站的质量进行评级，来反映资源的质量水平，从而影响spider的调度和收录。在以往的实践中，大体思路是根据人工调研出的经验构造出规则和阈值。发现问题后逐个打补丁、调阈值，来适应变…...- 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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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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地图检索 – 与众不同
前言： 半年前，和师弟在一起吃饭时，他忽然抬头，很好奇地问我：“为什么有了百度的大检索，百度地图还要自己做检索呢？”这个问题也一直伴随着我，后来有幸转入检索方向，不断摸索，也才有了这篇文章。 正文： 地图检索，顾名思义，是在地图里的检索。它与大检索大同小异，虽然在切词粒度、专名识别、拉链归并和rank等很多细节上与大检索有一定差异，然而真正让他与众不同、独具风采的，是地图领域所特有的空间位置信息。…...- 塵風
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相似度计算常用方法综述
引言 相似度计算用于衡量对象之间的相似程度，在数据挖掘、自然语言处理中是一个基础性计算。其中的关键技术主要是两个部分，对象的特征表示，特征集合之间的相似关系。在信息检索、网页判重、推荐系统等，都涉及到对象之间或者对象和对象集合的相似性的计算。而针对不同的应用场景，受限于数据规模、时空开销等的限制，相似度计算方法的选择又会有所…...- 塵風
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如何根据http请求信息区分访问用户的国家、语言信息
是不是见到google，facebook等大型专业网站的拥有不同的语言站群，可以不同语言间切换很给力？而我们只能羡慕嫉妒恨呢？ 今天要介绍的就是如何识别不同国家，只需要简单几步，就能识别出来自不同国家的请求，使你的web应用更有国际范。 国家识别主要用到的是http header中的host，Accept-Language，cookie以及请求的url，ip等。 下面先温习下http header…...- 塵風
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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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若无云，岂有风——词语语义相似度计算简介
诸多事物都要受到其周边事物的影响，进而改变自身的形态，甚至确立自己的存在——云动，方知风的存在。反映在人的眼中，则是云赋予了风的含义：若无云，岂有风？ 0. 动机 武林高手经常从山川之间顿悟，并由山川之形变化出上乘武艺。风云之间的飘渺互动，实则也为实打实的科学、工程实践提供了指引。风是客观存在的，而只有籍由云，我们才能观察到它。在技术领域的日常工作中，诸如此类的例子数不胜数。而在自然语言语义的研究…...- 塵風
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“分布式哈希”和“一致性哈希”的概念与算法实现
分布式哈希和一致性哈希是分布式存储和p2p网络中说的比较多的两个概念了。介绍的论文很多，这里做一个入门性质的介绍。 分布式哈希(DHT) 两个key point：每个节点只维护一部分路由；每个节点只存储一部分数据。从而实现整个网络中的寻址和存储。DHT只是一个概念，提出了这样一种网络模型。并且说明它是对分布式存储很有好处的。但具体怎么实现，并不是DHT的范畴。 一致性哈希： DHT的一…...- 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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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…...- 塵風
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语音搜索的基础-语音识别
一直在想，假如有一天我们生活中的机器人像在很多科幻电影里面看到的那样，能够理解人类的语言，并能完成与人类的自然对话，是多爽的事情。语音的研究一直在试图解决这个问题。例如，语音到文字，即通常所说的语音识别，就试图将语音转换为文字，然后交给计算机进行后续的理解；而文字到语音，即语音合成，则试图将文字转换为声音，让人类可以听到。也许通过全世界语音界的科研和工程人员的努力，在不久的将来，我们真的可以和机器…...- 塵風
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JavaScript解析：让搜索引擎看到更真实的网页
长期以来，站长们选择使用JavaScript来实现网页的动态行为，这样做的原因是多种多样的，如加快页面的响应速度、降低网站流量、隐藏链接或者嵌入广告等。由于早期的搜索引擎没有相应的处理能力，导致在索引这类网页上往往出现问题，可能无法收录有价值的资源，也可能出现作弊。 引入JavaScript解析的目的，正是为了解决上述两方面的问题，其结果也就是使搜索引擎可以更为清晰的了解用户实际打开该网页时看到的…...- 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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