awesome search

การค้นหาที่ยอดเยี่ยม

สนับสนุนการต่อสู้เพื่ออิสรภาพของยูเครน

เรือรบรัสเซีย ไป F*CK ด้วยตัวคุณเอง

ฉันสร้างแอปพลิเคชันการค้นหาอีคอมเมิร์ซมาเกือบสิบปีแล้ว ด้านล่างนี้คุณจะพบรายชื่อสิ่งพิมพ์ การประชุม และหนังสือที่สร้างแรงบันดาลใจให้กับฉัน (บางส่วน) จัดกลุ่มตามหัวข้อ (หากบทความมีหลายหัวข้อ - จะแบ่งออกเป็นหลายหัวข้อ)

ติดดาวเราบน GitHub — มันช่วยได้!

ตรวจสอบคอลเลกชันอีคอมเมิร์ซที่ยอดเยี่ยมอื่น ๆ ของฉัน กราฟความรู้ที่ยอดเยี่ยม แอพคลาวด์ที่ยอดเยี่ยม

หัวข้อ

• ทั่วไป สนุกสนาน ปรัชญา
• ประเภทของการค้นหา
  • การค้นหาแบบคลาสสิก/คำศัพท์
  • เวกเตอร์/การค้นหาความหมาย
    • การฝัง
      • ประเภทของเวกเตอร์
        • เวกเตอร์หนาแน่น
          • การฝัง Matryoshka
        • เวกเตอร์กระจัดกระจาย
          • สแปลด
      • โมเดลเอ็นโค้ดเดอร์
        • สถาปัตยกรรมหลัก
        • การโต้ตอบโทเค็นแบบสอบถาม / เอกสาร
          • ไม่มีการโต้ตอบ - สองทาวเวอร์ / ไบเอ็นโค้ดเดอร์
          • การโต้ตอบในช่วงแรก - ตัวเข้ารหัสข้าม
          • การโต้ตอบล่าช้า - ColBERT
      • การจัดการการฝังมิติสูง
        • การลดขนาด
        • การหาปริมาณ
          • การหาปริมาณสเกลาร์
          • การหาปริมาณไบนารี
    • การค้นหาความหมายแบบสมมาตรและไม่สมมาตร
  • การค้นหาแบบผสมผสาน
    • ฟิวชั่นอันดับซึ่งกันและกัน - RRF
  • การค้นหาหลายรูปแบบ
• พื้นที่ใช้งาน
  • ค้นหาองค์กร
  • ค้นหาอีคอมเมิร์ซ
  • การค้นหาการสนทนา
  • การค้นหาทางภูมิศาสตร์เชิงพื้นที่
  • การค้นหาทางการแพทย์และการดูแลสุขภาพ
  • โซเชียลมีเดียและการค้นหาเนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้น
  • ระบบตอบคำถาม
  • การจัดการข้อมูลส่วนบุคคล
• ผลการค้นหา
  • การเรียกคืน
    • ความเกี่ยวข้อง
      • อัลกอริธึมความเกี่ยวข้อง
  • การจัดอันดับ
    • การจัดอันดับหลายขั้นตอน
    • การเรียนรู้ที่จะจัดอันดับ
      • คลิกรุ่นเพื่อค้นหา
  • อคติ
  • การกระจายความเสี่ยง
  • การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ
  • ผลการค้นหาเป็นศูนย์
• ค้นหา UX
  • สถาบันเบย์มาร์ด
  • นีลเส็น นอร์แมน กรุ๊ป
  • ความรู้องค์กร LLC
  • แง่มุม
    • นักอนุกรมวิธานอุบัติเหตุ
  • อื่น
• การแก้ไขการสะกด
• ข้อเสนอแนะ
• คำพ้องความหมาย
• คำหยุด
• กราฟ/อนุกรมวิธาน/กราฟความรู้
  • บูรณาการการค้นหาและกราฟความรู้ (โดย Enterprise Knowledge)
• การขยายแบบสอบถาม
• สอบถามความเข้าใจ
  • จุดประสงค์ในการค้นหา
  • การแบ่งส่วนแบบสอบถาม
• อัลกอริทึม
  • เบิร์ต
  • โคลเบิร์ต
  • การจัดระเบียบวลีทั่วไป
  • อัลกอริทึมอื่นๆ
• การติดตาม การทำโปรไฟล์ GDPR การวิเคราะห์
• การทดลอง
  • การทดสอบ A/B, MAB
• การประเมินการค้นหา
  • รพ
  • การทดสอบ ตัวชี้วัด KPI
    • เมตริก
    • KPI
  • การประเมินการค้นหา (โดย Daniel Tunkelang)
  • การวัดการค้นหา (โดย James Rubinstein)
  • สามเสาหลักของความเกี่ยวข้องในการค้นหา (โดย Andreas Wagner)
• สถาปัตยกรรม
• ค้นหาเวกเตอร์
• การศึกษาและการสร้างเครือข่าย
  • การประชุม
  • การฝึกอบรมและหลักสูตรต่างๆ
  • หนังสือ
  • บล็อกและพอร์ทัล ข่าวสาร
  • เอกสาร
• ผู้บริหารทีมค้นหา
  • การสัมภาษณ์งาน
  • วิศวกรรม
• ผู้เล่นในอุตสาหกรรม
  • บุคลิกภาพและผู้มีอิทธิพล
  • เครื่องมือค้นหา
  • สินค้าและบริการ
  • บริษัทที่ปรึกษา
• บล็อกโพสต์ซีรีส์
  • การเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหา 101 (โดย Charlie Hull)
  • ความเข้าใจในแบบสอบถาม (โดย Daniel Tunkelang)
  • กริดไดนามิกส์
  • พิจารณาการค้นหา: หัวข้อการค้นหา (โดย Derek Sisson)
• วิดีโอ
  • ช่อง
  • โดดเด่น
• กรณีศึกษา
  • การค้นหาทั่วไป
  • ตลาดหลายด้าน
  • อีคอมเมิร์ซ
• ชุดข้อมูล
• เครื่องมือ

ไม่เรียงลำดับ

• แซนด์บ็อกซ์มิถุนายน 2021
• แซนด์บ็อกซ์พฤษภาคม 2021
• แซนด์บ็อกซ์เดือนเมษายน 2021
• แซนด์บ็อกซ์ธันวาคม 2020
• แซนด์บ็อกซ์ ม.ค. 2020

ทั่วไป สนุกสนาน ปรัชญา

• โปรแกรมเมอร์เรื่องเท็จเชื่อเรื่องการค้นหา
• การค้นหาอย่างมีจริยธรรม: การออกแบบการเดินทางที่ไม่อาจต้านทานได้พร้อมผลกระทบเชิงบวก
• ในการค้นหาความหมาย
• หนี้ความคิดเห็น: สิ่งที่เซกเวย์สอนทีมค้นหา
• สนับสนุนการเดินทางของผู้ค้นหา: เมื่อใดและอย่างไร
• การช็อปปิ้งเป็นเรื่องยาก ไปค้นหากันเถอะ!
• ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับคุณภาพการค้นหา
• รูปแบบการออกแบบการค้นหาบนเว็บไซต์สำหรับอีคอมเมิร์ซ: โครงสร้างสคีมา การจัดอันดับที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และอื่นๆ
• ในการค้นหาการเรียกคืน
• ปรับสมดุลงบประมาณการค้นหาของคุณ!

ประเภทของการค้นหา

• วิวัฒนาการของเทคโนโลยีการค้นหา: มองไปข้างหน้า

การค้นหาแบบคลาสสิก/คำศัพท์

• เอทซี่. การกำหนดเป้าหมายคำค้นหาแบบกว้างๆ ในการค้นหา
• Etsy ใช้อุณหพลศาสตร์เพื่อช่วยคุณค้นหา "Geeky" อย่างไร
• คำค้นหาที่กว้างและคลุมเครือ
• การแยกโครงสร้างการค้นหาอีคอมเมิร์ซ: แบบสอบถาม 12 ประเภท

เวกเตอร์/การค้นหาความหมาย

• การย้ายไปยัง Elasticsearch ด้วยเวกเตอร์หนาแน่นสำหรับเครื่องมือค้นหา Carousell Spotlight

• โมเดลการฝังการค้นหาเชิงความหมายตั้งแต่ศูนย์ไปจนถึง

• แนวทางการเลือกดัชนี

• ไพน์โคนซีรีส์

  • ดัชนีเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดสำหรับการค้นหาความคล้ายคลึงกัน
  • WHERE Clause ที่หายไปในการค้นหาเวกเตอร์

• สร้างสรรค์ประสบการณ์การค้นหาด้วย Amazon OpenSearch และ Amazon Bedrock

  การค้นหาความหมายแบบสมมาตรและไม่สมมาตร

  • การค้นหาความหมายแบบสมมาตรกับแบบอสมมาตร

การฝัง

ประเภท

• Bi-encoder กับ Cross encoder ควรใช้อันไหนเมื่อไร?
• ColBERT และการโต้ตอบล่าช้าคืออะไร และเหตุใดจึงมีความสำคัญในการค้นหา

โมเดลเอ็นโค้ดเดอร์

• การเลือกโมเดลที่ดีที่สุดสำหรับการค้นหาความหมาย

การโต้ตอบโทเค็นแบบสอบถาม / เอกสาร

ไม่มีการโต้ตอบ - สองทาวเวอร์ / ไบเอ็นโค้ดเดอร์

การโต้ตอบในช่วงแรก - ตัวเข้ารหัสข้าม

การโต้ตอบล่าช้า - ColBERT

• ประกาศเปิดตัวเครื่องฝัง Vespa ColBERT
• ColBERT และการโต้ตอบล่าช้าคืออะไร และเหตุใดจึงมีความสำคัญในการค้นหา

เวกเตอร์หนาแน่น

การฝัง Matryoshka

• การฝัง Matryoshka: การค้นหาเวกเตอร์ OpenAI ที่เร็วขึ้นโดยใช้ Adaptive Retrieval
• ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับโมเดลการฝัง Matryoshka
• การเป็นตัวแทนของ Matryoshka คำแนะนำสำหรับการค้นหาความหมายที่รวดเร็วยิ่งขึ้น

เวกเตอร์กระจัดกระจาย

สแปลด

• การค้นหาแบบไฮบริด: SPLADE (ตัวเข้ารหัสแบบกระจาย)
• SPLADE สำหรับการค้นหาเวกเตอร์กระจัดกระจายอธิบาย

การจัดการการฝังมิติสูง

การลดขนาด

การหาปริมาณ

การฝังไบนารี

การค้นหาแบบผสมผสาน

• การค้นหาแบบไฮบริด > ผลรวมของส่วนต่างๆ หรือไม่
• ในการค้นหาแบบไฮบริด
• การค้นหาแบบไฮบริดพร้อมการจัดอันดับใหม่

ฟิวชั่นอันดับซึ่งกันและกัน (RRF)

• การค้นหาแบบไฮบริดพร้อมการจัดอันดับใหม่
• ฟิวชั่นอันดับซึ่งกันและกัน

การค้นหาหลายรูปแบบ

• Muves: การค้นหาเวกเตอร์หลายรูปแบบและหลายภาษาพร้อมการเร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์
• การเลือกแบบจำลองสำหรับการค้นหาต่อเนื่องหลายรูปแบบ

พื้นที่ใช้งาน

ค้นหาองค์กร

• GenAI สามารถปรับปรุงการค้นหาระดับองค์กรได้ แต่ยังคงอยู่ในระหว่างดำเนินการ

ค้นหาอีคอมเมิร์ซ

• อิทธิพลของอัลกอริธึม TF-IDF ในการค้นหาอีคอมเมิร์ซ

การค้นหาการสนทนา

• ค้นหาเป็นการสนทนา
• ค่าใช้จ่ายสำหรับการค้นหาการสนทนา
• แบบสอบถามความเข้าใจและ Chatbots

ผลการค้นหา

การเรียกคืน

ความเกี่ยวข้อง

• มนุษย์ค้นหาสิ่งต่าง ๆ ที่ไม่ใช่เชือก
• ผลการค้นหา 'ที่เกี่ยวข้อง' คืออะไร
• วิธีบรรลุความเกี่ยวข้องในการค้นหาอีคอมเมิร์ซ
• จัดทำโปรแกรมประเมินความเกี่ยวข้อง

อัลกอริธึมความเกี่ยวข้อง

• ทำความเข้าใจอัลกอริธึมการค้นหาข้อความแบบเต็ม BM25
• BM25 ที่ใช้งานได้จริง: วิธีที่ Shards ส่งผลต่อการให้คะแนนความเกี่ยวข้องใน Elasticsearch, อัลกอริทึม BM25 และตัวแปรของมันอย่างไร
• อิทธิพลของอัลกอริธึม TF-IDF ในการค้นหาอีคอมเมิร์ซ
• BM25 ความเกี่ยวข้องของ Lucene รุ่นต่อไป
• อธิบายความคล้ายคลึงกันของ Lucene (BM25, DFR, DFI, IB, LM)

การจัดอันดับ

การจัดอันดับแบบหลายขั้นตอน

• การจัดอันดับหลายขั้นตอน

การเรียนรู้ที่จะจัดอันดับ

• การค้นหาแตกต่างจากปัญหาการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ อย่างไร
• การเรียนรู้เสริมแรงช่วยจัดอันดับการค้นหา
• การค้นหาอีคอมเมิร์ซได้รับการจัดอันดับใหม่เป็นปัญหาการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
• เมื่อใดควรใช้แมชชีนเลิร์นนิงกับอันดับการค้นหาตามคะแนน
• การเรียนรู้เพื่อจัดอันดับคืออะไร?
• การใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเอาชนะอคติตำแหน่งภายใน Adobe Stock Search
• แยกชุดฝึกอบรมและการทดสอบเพื่อประเมินการเรียนรู้เพื่อจัดอันดับโมเดล
• วิธีการทำงานของ LambdaMART - ปรับเป้าหมายการจัดอันดับผลิตภัณฑ์ให้เหมาะสม

คลิกรุ่นเพื่อค้นหา

• คลิกรุ่น
• คลิกการสร้างแบบจำลองสำหรับอีคอมเมิร์ซ
• การใช้ข้อมูลพฤติกรรมเพื่อปรับปรุงการค้นหา

อคติ

• Presentation Bias ในการค้นหาคืออะไร
• การจัดการกับอคติตำแหน่งในคำแนะนำและการค้นหา

การกระจายความเสี่ยง

• ความหลากหลายของผลการค้นหาโดยใช้แบบจำลองภาษาเชิงสาเหตุ
• การเรียนรู้ที่จะกระจายความหลากหลายสำหรับการค้นหาอีคอมเมิร์ซด้วยโจรที่มีอาวุธหลากหลาย
• คุณภาพการค้นหาเพื่อการค้นพบและแรงบันดาลใจ
• วิธีวัดความหลากหลายของผลการค้นหา
• ตามหาโกลดิล็อคส์
• คำค้นหาที่กว้างและคลุมเครือ - รับรู้เมื่อผลการค้นหาต้องการความหลากหลาย
• ความคิดเกี่ยวกับความหลากหลายของผลการค้นหา

การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ

• รูปแบบสำหรับการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณในคำแนะนำและการค้นหา
• การปรับแต่ง Daniel Tunkelang
• Airbnb - การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณแบบเรียลไทม์ในการค้นหา
• 98 จุดข้อมูลส่วนบุคคลที่ Facebook ใช้เพื่อกำหนดเป้าหมายโฆษณาไปยังคุณ
• สถาปัตยกรรมของระบบการแนะนำในโลกแห่งความเป็นจริง
• วิศวกรรมคุณลักษณะสำหรับการค้นหาส่วนบุคคล

ผลการค้นหาเป็นศูนย์

• กลยุทธ์ในการใช้คำค้นหาทางเลือกเพื่อลดผลลัพธ์เป็นศูนย์และการประยุกต์ใช้ในตลาดออนไลน์
• ความเท่าเทียมกันทางความหมายของแบบสอบถามอีคอมเมิร์ซ

ค้นหา UX

สถาบันเบย์มาร์ด

• การแยกโครงสร้างการค้นหาอีคอมเมิร์ซ: แบบสอบถาม 12 ประเภท
• นำทางอัตโนมัติหรือแนะนำผู้ใช้ไปยังหมวดหมู่ที่ตรงกัน
• 13 รูปแบบการออกแบบสำหรับคำแนะนำในการเติมข้อความอัตโนมัติ (27% เข้าใจผิด)
• การค้นหาอีคอมเมิร์ซจำเป็นต้องสนับสนุนคำค้นหาที่ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์ของผู้ใช้ (ไม่ 15%)
• ค้นหา UX: 6 องค์ประกอบสำคัญสำหรับหน้า 'ไม่มีผลลัพธ์'
• ภาพขนาดย่อของผลิตภัณฑ์ควรอัปเดตแบบไดนามิกเพื่อให้ตรงกับรูปแบบที่ค้นหา (54% ไม่)
• การเรียงลำดับแบบ Faceted - วิธีการใหม่ในการเรียงลำดับผลการค้นหา
• สถานะปัจจุบันของการค้นหาอีคอมเมิร์ซ
• ไซต์อีคอมเมิร์ซต้องการคุณสมบัติ 'ขอบเขตการค้นหา' 5 ประการเหล่านี้
• การออกแบบช่องค้นหาอีคอมเมิร์ซและผลกระทบ
• ไซต์อีคอมเมิร์ซควรมีตัวอย่างการค้นหาตามบริบท (96% เข้าใจผิด)
• การใช้งานการค้นหาอีคอมเมิร์ซ: รายงานและเกณฑ์มาตรฐาน
• การปรับปรุง UX อีคอมเมิร์ซที่เกี่ยวข้องกับ 'Covid-19' หกรายการที่ต้องทำ

นีลเส็น นอร์แมน กรุ๊ป

• รูปแบบการจ้องมองแบบรักแรกพบบนหน้าผลการค้นหา
• การละทิ้งที่ดีในหน้าผลการค้นหา
• หน้าผลลัพธ์การค้นหาที่ซับซ้อนเปลี่ยนพฤติกรรมการค้นหา: รูปแบบพินบอล
• คำแนะนำการค้นหาไซต์
• การวิเคราะห์บันทึกการค้นหา: โอกาสที่ถูกมองข้ามมากที่สุดในการวิจัย Web UX
• การค้นหาที่กำหนดขอบเขต: อันตราย แต่บางครั้งก็มีประโยชน์
• 3 แนวทางปฏิบัติสำหรับหน้า Search Engine "ไม่มีผลลัพธ์"

ความรู้องค์กร LLC

• การเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์การค้นหาของคุณ: แนวทางการออกแบบการค้นหาที่คำนึงถึงมนุษย์เป็นศูนย์กลาง

แง่มุม

• แง่มุมของการค้นหาแบบ Faceted
• กาแฟ กาแฟ กาแฟ!
• การค้นหาแบบ Faceted (เริ่มที่นี่!)
• วิธีใช้การค้นหาแบบ Faceted อย่างถูกต้อง
• ข้อมูลเมตาและการค้นหาแบบ Faceted
• Metacrap: จุดคบเพลิงให้กับชายฟางเจ็ดคนแห่งเมตายูโทเปีย
• 7 การปรับใช้การกรองที่ทำให้ Macy ดีที่สุดในชั้นเรียน
• Facet Search: คู่มือที่ครอบคลุมที่สุด แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด รูปแบบการออกแบบ คำเตือนที่ซ่อนอยู่ และวิธีแก้ปัญหา
• แง่มุม: ข้อ จำกัด หรือการตั้งค่า?
• แง่มุม แต่อันไหน?

นักอนุกรมวิธานอุบัติเหตุ

• อนุกรมวิธานควรมีกี่แง่มุม
• เมื่ออนุกรมวิธานไม่ควรเป็นแบบลำดับชั้น
• การปรับแต่งด้านอนุกรมวิธาน

อื่น

• การเรียนรู้จากแรงเสียดทานเพื่อปรับปรุงประสบการณ์การค้นหา
• ทำไมการเรียงลำดับราคาจึงยากนัก?
• การเรียงลำดับแบบเหลี่ยมเพชรพลอย
• Google ทำลายการค้นหาทันใจ

การแก้ไขการสะกด

• ปีเตอร์ นอร์วิก. "วิธีการเขียนตัวแก้ไขการสะกด" สิ่งพิมพ์คลาสสิก
• แดเนียล ตุงเคลัง. “การแก้ไขการสะกดคำ”
• เครื่องตรวจตัวสะกดอย่างง่ายที่สร้างจากเวกเตอร์คำ
• มองปัญหาการแก้ไขตัวสะกดให้ละเอียดยิ่งขึ้น: 1, 2, 3, ทำนาย
• การสะกดลึก
• การสร้างแบบจำลองการแก้ไขการสะกดคำสำหรับการค้นหาที่ Etsy
• วูล์ฟ การ์เบ. ผู้เขียน Sympell อัลกอริธึมการแก้ไขการสะกดคำเร็วขึ้น 1,000 เท่า ไฮไลท์ยอดนิยม SymSpell เทียบกับ BK-tree: การค้นหาสตริงแบบคลุมเครือเร็วขึ้น 100 เท่าและการตรวจสอบการสะกดคำ การแบ่งส่วนคำที่รวดเร็วของข้อความที่มีเสียงดัง
• Chars2vec: โมเดลภาษาที่ใช้อักขระสำหรับจัดการข้อความในโลกแห่งความเป็นจริงที่มีการสะกดผิดและ
• JamSpell การแก้ไขตัวสะกดโดยคำนึงถึงบริบทโดยรอบ - ห้องสมุด (ในภาษารัสเซีย) Исправляем опечатки с учётом контекста
• การฝังเพื่อแก้ไขตัวสะกด
• เครื่องตรวจตัวสะกดอย่างง่ายที่สร้างจากเวกเตอร์คำ
• อัลกอริธึมการแก้ไขตัวสะกดที่เครื่องมือค้นหาใช้มีอะไรบ้าง
• Moman - lucene/solr/elasticsearch การแก้ไขการสะกดคำ/การแก้ไขอัตโนมัติ (คือ?) ขับเคลื่อนโดยไลบรารีนี้จริง ๆ
• การแบ่งส่วนแบบสอบถามและการแก้ไขการสะกดคำ
• การใช้การตรวจสอบการสะกดแบบ Context Aware ใน Spark NLP
• แก้ไขอัตโนมัติใน Google, Amazon และ Pinterest และวิธีเขียนของคุณเอง

คำพ้องความหมาย

• เพิ่มพลังของ Elasticsearch ด้วยคำพ้องความหมาย
• พูดจริงเกี่ยวกับคำพ้องความหมายและการค้นหา
• คำพ้องความหมายใน Solr I — ความดี ความชั่ว และสิ่งที่น่าเกลียด
• คำพ้องและคำตรงข้ามจาก WordNet
• คำพ้องและคำตรงข้ามใน Python
• เจาะลึก WordNet ด้วย NLTK
• สร้างการค้นหาที่ดีขึ้นด้วยการตรวจจับคำพ้องอัตโนมัติ
• คำพ้องความหมายหลายคำในการค้นหาโดยใช้ Querqy
• วิธีการสร้างแบบจำลองคำพ้องความหมายอัจฉริยะ
• ความสำคัญของคำพ้องความหมายในการค้นหาอีคอมเมิร์ซ

คำหยุด

• คำค้นหาแบบคำหยุดทั้งหมดมีความสำคัญหรือไม่

ข้อเสนอแนะ

คำพ้องความหมาย: เติมข้อความอัตโนมัติ, ค้นหาขณะที่คุณพิมพ์, คำแนะนำ

• จิโอวานนี่ เฟอร์นันเดซ-คินเคด การบูตสแตรปปิ้งการแนะนำอัตโนมัติ, การสร้างคอร์ปัสการแนะนำอัตโนมัติ, ตอนที่ 1, การสร้างคอร์ปัสการแนะนำอัตโนมัติ, ตอนที่ 2, โครงสร้างข้อมูลการดึงข้อมูลอัตโนมัติและอัลกอริทึม, การจัดอันดับการแนะนำอัตโนมัติ
• เกี่ยวกับข้อเสนอแนะสองประเภท
• การปรับปรุงคำแนะนำการค้นหาสำหรับอีคอมเมิร์ซ
• แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการค้นหาเติมข้อความอัตโนมัติเพื่อเพิ่ม Conversion
• เหตุใดเราจึงพัฒนาโมดูล searchhub smartSuggest และเหตุใดจึงอาจมีความสำคัญต่อคุณ
• Nielsen Norman Group: คำแนะนำในการค้นหาไซต์
• 13 รูปแบบการออกแบบสำหรับคำแนะนำในการเติมข้อความอัตโนมัติ
• เติมข้อความอัตโนมัติ
• เติมข้อความอัตโนมัติและประสบการณ์ผู้ใช้
• การใช้ LINKEDIN LIKE SEARCH ในขณะที่คุณพิมพ์ด้วย ELASTICSEARCH
• แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการเติมข้อความอัตโนมัติอันชาญฉลาด: ปรับปรุงความเกี่ยวข้องในการค้นหาและยอดขาย
• OLX: การสร้าง Corpus สำหรับ AutoSuggest (ตอนที่ 1), การดึงข้อมูลและการจัดอันดับอัตโนมัติ (ตอนที่ 2)
• การเติมข้อความอัตโนมัติ คำแนะนำการค้นหาแบบสด และการแก้ไขอัตโนมัติ: รูปแบบการออกแบบแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด
• กระจก กระจกเงา ฉันกำลังพิมพ์อะไรต่อไป? ทั้งหมดเกี่ยวกับคำแนะนำการค้นหา
• เราสร้างคำแนะนำอัตโนมัติที่รวดเร็วปานสายฟ้าสำหรับ otto.de ได้อย่างไร

กราฟ/อนุกรมวิธาน/กราฟความรู้

• กราฟความรู้ที่ใช้ในอุตสาหกรรมค้าปลีก

  กราฟความรู้กำลังได้รับความนิยมมากขึ้นในด้านเทคโนโลยี เราสำรวจวิธีที่สามารถนำมาใช้ในอุตสาหกรรมค้าปลีกเพื่อเพิ่มข้อมูล ขยายผลการค้นหา และเพิ่มมูลค่าให้กับบริษัทค้าปลีก

• กราฟความรู้ที่ยอดเยี่ยม

บูรณาการการค้นหาและกราฟความรู้ (โดย Enterprise Knowledge)

• ส่วนที่ 1: การแสดงความสัมพันธ์
• การขยายคำค้นหาด้วยการฝังคำค้นหา

การขยายแบบสอบถาม

• พื้นฐานของการเขียนคิวรีใหม่ (ตอนที่ 1): ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการขยายคิวรี

สอบถามความเข้าใจ

• ความเข้าใจในแบบสอบถามของ Daniel Tunkelang
• แบบสอบถามความเข้าใจแบ่งออกเป็นสามส่วน
• ค้นหาสิ่งต่าง ๆ ที่ไม่ใช่สตริง
• ทำความเข้าใจกับคำค้นหา ส่วนที่ 1 ส่วนที่ 2 ส่วนที่ 3
• การค้นพบอาหารด้วย Uber Eats: การสร้างเครื่องมือทำความเข้าใจแบบสอบถาม
• AI สำหรับการทำความเข้าใจแบบสอบถาม

จุดประสงค์ในการค้นหา

• การแมปคำค้นหาเพื่อค้นหาจุดประสงค์
• ค้นหา: เจตนา ไม่ใช่สินค้าคงคลัง

การแบ่งส่วนแบบสอบถาม

• การแบ่งส่วนแบบสอบถามแบบไม่มีผู้ดูแลกระดาษโดยใช้บันทึกแบบสอบถามเท่านั้น
• บทความเกี่ยวกับการแบ่งส่วนแบบสอบถามเชิงความหมาย

อัลกอริทึม

เบิร์ต

• ทำความเข้าใจ BERT และความเกี่ยวข้องของการค้นหา
• Google กำลังปรับปรุงการค้นหาเว็บด้วย BERT - เราสามารถใช้มันสำหรับการค้นหาระดับองค์กรด้วยได้หรือไม่

โคลเบิร์ต

• โมเดลภาษา Transformer ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าสำหรับการค้นหา - ตอนที่ 3

การจัดระเบียบวลีทั่วไป

• ตรวจจับวลีทั่วไป – สำนวนหลายคำ / คำ n-grams – จากประโยคต่างๆ โดยอัตโนมัติ
• ประสิทธิผลที่ไม่สมเหตุสมผลของการจัดระเบียบ

อัลกอริทึมอื่นๆ

• หนึ่งการเข้ารหัสที่ร้อนแรง
• การเขียนเครื่องมือค้นหาข้อความแบบเต็มโดยใช้ตัวกรอง Bloom

การแฮช

• การแฮชที่ละเอียดอ่อนในท้องถิ่น
• Locality Sensitive Hashing (LSH): คู่มือเชิงปฏิบัติและภาพประกอบ
• มินฮาช

จัดเรียงตามคะแนนเฉลี่ย

• ดีกว่าค่าเฉลี่ย: จัดเรียงตามคะแนนที่ดีที่สุด
• วิธีที่จะไม่เรียงลำดับตามคะแนนเฉลี่ย

การสกัดคำหลัก

• การแยกคำหลักโดยใช้ RAKE
• เครื่องมือแยกคำหลักอีกตัวหนึ่ง (Yake)
• การสกัดคีย์เวิร์ดด้วย BERT

การติดตาม การทำโปรไฟล์ GDPR การวิเคราะห์

เครื่องมือ แพลตฟอร์ม ตัวช่วยในการติดตามการค้นหา

• ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมผู้ใช้ OpenSearch
• การติดตามการค้นหาไซต์ด้วย Google Analytics 4
• เครื่องกวาดหิมะ
• ค้นหา-colletor
• OpenTelemetry พร้อมส่วนเพิ่มเติมการค้นหา
• การวิเคราะห์แบบสอบถามพัลส์
• การติดตามว่าใครฮอตและใครไม่แสดงความท้าทายแบบอัลกอริทึม

ทรัพยากร

• การลบข้อมูลระบุตัวตน: การจัดการความเสี่ยงในการปกป้องข้อมูล (หลักปฏิบัติ)
• กรอบการตัดสินใจในการไม่เปิดเผยตัวตน
• 98 จุดข้อมูลส่วนบุคคลที่ Facebook ใช้เพื่อกำหนดเป้าหมายโฆษณาไปยังคุณ
• การวิเคราะห์โอกาสสำหรับการค้นหา
• ใบหน้าถูกเปิดเผยสำหรับผู้ค้นหา AOL หมายเลข 4417749
• ข้อมูลการค้นหา AOL รั่วไหล
• ข้อมูลส่วนบุคคล

การทดลอง

• ข้อผิดพลาดทั่วไปของการทดลองค้นหา
• การปรับปรุง Search @scale ด้วยการทดลองสืบค้นที่มีประสิทธิภาพ

การทดสอบ A/B, MAB

• การทดสอบ A/B สำหรับการค้นหานั้นแตกต่างออกไป
• การค้นหาการทดสอบ A/B: คิดเหมือนนักวิทยาศาสตร์

การทดสอบ ตัวชี้วัด KPI

เมตริก

• ส่วนลดกำไรสะสม
• รสชาติของ NDCG - ปรับให้เป็นมาตรฐานอะไร!?
• อันดับซึ่งกันและกันเฉลี่ย
• พี@เค
• ไขปริศนา nDCG และ ERR
• การเลือกเมตริกการประเมินความเกี่ยวข้องในการค้นหาของคุณ
• วิธีใช้คะแนนสะสมคุณภาพที่มีส่วนลดแบบปกติ (NDCG) ใน Quepid
• https://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall
• https://en.wikipedia.org/wiki/F1_score
• การแสดงภาพเมตริกการค้นหา
• การเลือกเมตริกการประเมินความเกี่ยวข้องในการค้นหาของคุณ
• คำนวณอันดับเฉลี่ยซึ่งกันและกัน (MRR) โดยใช้ Pandas
• ระบบผู้แนะนำ: เมตริกการเรียนรู้ของเครื่องและเมตริกธุรกิจ

KPI

• 5 วิธีที่ถูกต้องในการวัดประสิทธิภาพของการค้นหา
• KPI การค้นหาไซต์อีคอมเมิร์ซ ส่วนที่ 1 – ลูกค้า ส่วนที่ 2 – ผลิตภัณฑ์ ส่วนที่ 3 - การสอบถาม
• การเรียนรู้จากแรงเสียดทานเพื่อปรับปรุงประสบการณ์การค้นหา
• เบื้องหลังเวทมนตร์แห่งประสบการณ์การค้นหาที่ราบรื่น
• การวิเคราะห์ตัวชี้วัดความเกี่ยวข้องของการค้นหาออนไลน์ด้วย Elastic Stack
• วิธีรับข้อมูลเชิงลึกจากการวิเคราะห์การค้นหา

การประเมินการค้นหา (โดย Daniel Tunkelang)

• วัดมัน
• การวัดพฤติกรรมของผู้ค้นหา
• การใช้วิจารณญาณของมนุษย์
• เมื่อไม่มีอัตราการแปลง

การวัดการค้นหา (โดย James Rubinstein)

• แนวทางทางสถิติและมนุษย์เป็นศูนย์กลางในการปรับปรุงเครื่องมือค้นหา
• แนวทางของมนุษย์
• จัดทำโปรแกรมประเมินความเกี่ยวข้อง
• ตัวชี้วัดมีความสำคัญ
• การค้นหาการทดสอบ A/B: คิดเหมือนนักวิทยาศาสตร์
• Query Triage: อาวุธลับสำหรับความเกี่ยวข้องในการค้นหา
• รีวิวการเปิดตัว: รวบรวมทุกอย่างเข้าด้วยกัน...

สามเสาหลักของความเกี่ยวข้องในการค้นหา (โดย Andreas Wagner)

• ส่วนที่ 1: ความสามารถในการค้นหา
• ส่วนที่ 2: คุณภาพการค้นหาสำหรับการค้นพบและแรงบันดาลใจ

สถาปัตยกรรม

• ศิลปะแห่งนามธรรม – การเยี่ยมชมสถาปัตยกรรม Webshop อีกครั้ง
• Canva - ขั้นตอนการค้นหา
  • ส่วนที่ 1 โครงร่างของความท้าทายที่ต้องเผชิญ
  • ส่วนที่ 2 สถาปัตยกรรมการค้นหาใหม่
• สถาปัตยกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์เพื่อการจัดทำดัชนีการค้นหาที่มีประสิทธิภาพ

การศึกษาและการสร้างเครือข่าย

การประชุม

• เปิดใช้งาน
• ศัพท์เฉพาะของกรุงเบอร์ลิน
• กองหญ้า
• ยืดหยุ่น{ON}
• ค้นหาอีคอมเมิร์ซ MIX-CAMP
• อีคอมเมิร์ซ SIGIR
  • 2019
  • 2018
  • 2017

การฝึกอบรมและหลักสูตรต่างๆ

• การค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง Doug Turnbull ถัดไป: 24 มกราคม 2023

• การเชื่อมต่อโอเพ่นซอร์ส

  • Elasticsearch "คิดเหมือนวิศวกรที่เกี่ยวข้อง"
  • Solr "คิดอย่างวิศวกรที่เกี่ยวข้อง"
  • นอกเหนือจากความเกี่ยวข้องในการค้นหา: การทำความเข้าใจและการวัดคุณภาพของผลการค้นหา
  • สวัสดี LTR

• การฝึกของซี

• พื้นฐานการค้นหา Daniel Tunkelang, Grant Ingersoll ถัดไป: 6 กุมภาพันธ์ 2023

• ค้นหาด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง Daniel Tunkelang, Grant Ingersoll ถัดไป: 27 กุมภาพันธ์ 2023

• ค้นหาผู้จัดการผลิตภัณฑ์ Daniel Tunkelang ถัดไป: 3 เมษายน 2023

• การฝึกอบรม Solr, Elasticsearch และ OpenSearch ของ Sematext

  ฤดูใบไม้ร่วงปี 2023

• https://dtunkelang.medium.com/upcoming-search-classes-this-fall-58f877fe00ad

หนังสือ

• การค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI
• การค้นหาที่เกี่ยวข้อง
• การเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการค้นหา
• การโต้ตอบกับระบบการค้นหา
• การฝังตัวในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ทฤษฎีและความก้าวหน้าในการแสดงเวกเตอร์ของความหมาย
• ค้นหาอินเทอร์เฟซผู้ใช้
• รูปแบบการค้นหา
• การวิเคราะห์การค้นหาสำหรับไซต์ของคุณ: การสนทนากับลูกค้าของคุณ
• คลิกโมเดลสำหรับการค้นหาเว็บ
• อัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพ

บล็อกและพอร์ทัล

• ค้นหาข่าว

เอกสาร

• รายชื่อเอกสาร

ผู้บริหารทีมค้นหา

• การค้นหาคือกีฬาประเภททีม
• ความคิดเกี่ยวกับการจัดการทีมค้นหา
• เกี่ยวกับความเป็นผู้นำการค้นหา
• การสร้างทีมการค้นหาที่มีประสิทธิภาพ: กุญแจสำคัญในการค้นหาที่ยอดเยี่ยมและความเกี่ยวข้อง
• Query Triage: อาวุธลับสำหรับความเกี่ยวข้องในการค้นหา
• รีวิวการเปิดตัว: รวบรวมทุกอย่างไว้ด้วยกัน
• บทบาทของเจ้าของผลิตภัณฑ์การค้นหา
• การจัดการผลิตภัณฑ์ค้นหา: บทบาทที่เข้าใจผิดมากที่สุดในการค้นหา?
• ค้นหาความเกี่ยวข้องสำหรับทีมที่มีพนักงานไม่เพียงพอ

การสัมภาษณ์งาน

• คำถามสัมภาษณ์สำหรับวิศวกรที่เกี่ยวข้องกับการค้นหา นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และผู้จัดการผลิตภัณฑ์
• การสัมภาษณ์วิทยาศาสตร์ข้อมูล: การจัดอันดับและการค้นหา

วิศวกรรม

• หนี้ทางเทคนิคในการค้นหา

บล็อกโพสต์ซีรีส์

การเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหา 101 (โดย Charlie Hull)

• ฉันจะรู้ได้อย่างไรว่าการค้นหาของฉันใช้งานไม่ได้?
• การค้นหาของฉัน 'เสียหาย' หมายความว่าอย่างไร
• คุณจะแก้ไขการค้นหาที่เสียหายได้อย่างไร?
• ลดความเสี่ยงทางธุรกิจด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหา

ความเข้าใจในแบบสอบถาม (โดย Daniel Tunkelang)

ค้นหาได้ดีขึ้นผ่านการทำความเข้าใจข้อความค้นหา

• บทนำ
• การระบุภาษา
• การกรองอักขระ
• โทเค็น
• การแก้ไขการสะกด
• การกั้นและการแบ่งคำ
• การเขียนแบบสอบถามใหม่: ภาพรวม
• การขยายแบบสอบถาม
• แบบสอบถามการผ่อนคลาย
• การแบ่งส่วนแบบสอบถาม
• การกำหนดขอบเขตแบบสอบถาม
• การรับรู้เอนทิตี
• อนุกรมวิธานและภววิทยา
• เติมข้อความอัตโนมัติ
• เติมข้อความอัตโนมัติและประสบการณ์ผู้ใช้
• ความเข้าใจแบบสอบถามตามบริบท: ภาพรวม
• บริบทของเซสชัน
• ตำแหน่งเป็นบริบท
• ฤดูกาล
• การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ
• ค้นหาเป็นการสนทนา
• บทสนทนาชี้แจง
• ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับความเกี่ยวข้อง
• ค้นหาแบบ Faceted
• การนำเสนอผลการค้นหา
• ตัวอย่างผลการค้นหา
• การจัดกลุ่มผลการค้นหา
• การตอบคำถาม
• แบบสอบถามความเข้าใจและการเชื่อมต่อด้วยเสียง
• แบบสอบถามความเข้าใจและ Chatbots

กริดไดนามิกส์

• ไม่ใช่เครื่องมือค้นหาของพ่อคุณ: ประวัติโดยย่อของการค้นหาร้านค้าปลีก
• การค้นหาเวกเตอร์เชิงความหมาย: ขอบเขตใหม่ในการค้นพบผลิตภัณฑ์
• ส่งเสริมการค้นพบผลิตภัณฑ์ด้วยการค้นหาเชิงความหมาย
• แบบสอบถามเชิงความหมายแยกวิเคราะห์พิมพ์เขียว

พิจารณาการค้นหา: หัวข้อการค้นหา (โดย Derek Sisson)

• บทนำ
• สมมติฐานเกี่ยวกับการค้นหา
• สมมติฐานเกี่ยวกับพฤติกรรมการค้นหาผู้ใช้
• ประเภทของการรวบรวมข้อมูล
• มุมมองเชิงโครงสร้างของการค้นหา
• ผู้ใช้และงานการดึงข้อมูล
• การทดสอบการค้นหา
• ลิงค์การค้นหาและข้อมูลอ้างอิงที่เป็นประโยชน์

ผู้เล่นในอุตสาหกรรม

บุคลิกภาพและผู้มีอิทธิพล

• Daniel Tunkelang (เขาคือเทพเจ้าแห่งการค้นหา)
• แม็กซ์ เออร์วิน
• ดั๊ก เทิร์นบูล
• สถาบันเบย์มาร์ด

เครื่องมือค้นหา

• Google
• ปิง
• ยานเดกซ์
• อเมซอน
• อีเบย์

สินค้าและบริการ

• อัลโกเลีย
• เวสป้า
• Elasticsearch - เครื่องมือค้นหาและการวิเคราะห์แบบกระจาย
• Solr - Solr เป็นแพลตฟอร์มการค้นหาแบบโอเพ่นซอร์สที่รวดเร็วอย่างเห็นได้ชัด สร้างขึ้นจากเวกเตอร์ข้อความแบบเต็ม และความสามารถในการค้นหาเชิงพื้นที่ของ Apache Lucene
• เซิร์ฟเวอร์การค้นหา Fess Enterprise
• Typesense - ทางเลือกโอเพ่นซอร์สสำหรับ Algolia
• SearchHub.io
• Datafari - โซลูชันการค้นหาระดับองค์กรแบบโอเพ่นซอร์ส
• Qdrant - ฐานข้อมูลเวกเตอร์โอเพ่นซอร์ส
• Awakari - ค้นหาแบบเรียลไทม์จากแหล่งไม่จำกัด เช่น RSS, Fediverse, Telegram เงื่อนไขการจับคู่คีย์เวิร์ด เงื่อนไขตัวเลข กลุ่มเงื่อนไข อิงดัชนีการค้นหาแบบย้อนกลับ
• Meilisearch - API การค้นหาแบบโอเพ่นซอร์สที่รองรับการค้นหาข้อความแบบเต็ม เวกเตอร์ ภูมิสารสนเทศ และการค้นหาแบบเหลี่ยมเพชรพลอย

บริษัทที่ปรึกษา

• บิ๊กดาต้า บูติก
• การเชื่อมต่อโอเพ่นซอร์ส
• https://sease.io/
• เซมาเท็กซ์

กรณีศึกษา

• Airbnb - การจัดอันดับการค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วยการเรียนรู้ของเครื่องของประสบการณ์ Airbnb
• Airbnb - การฝังรายการในการจัดอันดับการค้นหา
• Algolia - สถาปัตยกรรมของเครือข่ายการค้นหาแบบกระจายของ Algolia
• Meituan - การสำรวจและการปฏิบัติของ BERT ในการจัดอันดับหลักของการค้นหา Meituan (?? BERT在美团搜索核heart排序的探索和实践)
• Netflix - วิธีที่ Netflix Content Engineering ทำให้สามารถค้นหากราฟรวมได้ (ตอนที่ 1 ตอนที่ 2)
• Netflix - กลยุทธ์การจัดทำดัชนี Elasticsearch ในแพลตฟอร์มการจัดการสินทรัพย์ (AMP)
• Skyscanner - การเรียนรู้ที่จะจัดอันดับสำหรับการค้นหาแผนการเดินทางเที่ยวบิน
• Slack - ค้นหาที่ Slack
• Twitter - ความเสถียรและความสามารถในการปรับขนาดสำหรับการค้นหา
• อธิบาย Amazon SEO: วิธีจัดอันดับผลิตภัณฑ์ของคุณเป็นอันดับ 1 ในผลการค้นหาของ Amazon ในปี 2020
• การสร้างเครื่องมือค้นหาที่ดีขึ้นสำหรับ Semantic Scholar

การค้นหาทั่วไป

• Bing จัดอันดับผลการค้นหาอย่างไร: อัลกอริทึมหลักและลิงก์สีน้ำเงิน
• การจัดอันดับการค้นหาของ Google ทำงานอย่างไร - ลัทธิดาร์วินในการค้นหา

อีคอมเมิร์ซ

• การค้นหาและการค้นหา

ตลาดหลายด้าน

• ค้นพบว่า Cassini (เครื่องมือค้นหาของ eBay) ทำงานและจัดอันดับอย่างไร

วิดีโอ

เคล็ดลับสั้น ๆ ของ Apache Solr

ช่อง

• ความคิดสุวิมล
• สุวิมลเวิร์คส์
• การค้นหาอีคอมเมิร์ซ MIx-Camp
• การเชื่อมต่อโอเพ่นซอร์ส
• SIGIR อิเล็กทรอนิกส์

โดดเด่น

• แง่มุมที่เกี่ยวข้อง

ชุดข้อมูล

• ชุดข้อมูลคำค้นหาช็อปปิ้ง: เกณฑ์มาตรฐาน ESCI ขนาดใหญ่สำหรับการปรับปรุงการค้นหาผลิตภัณฑ์
• ESCI-S: เมตาดาต้าเพิ่มเติมสำหรับชุดข้อมูล Amazon ESCI
• ความเกี่ยวข้องในการค้นหาผลิตภัณฑ์ของโฮมดีโป
• WANDS - ชุดข้อมูลคำอธิบายประกอบ Wayfair

เครื่องมือ

สเปซี่

Awesome Spacy - ความเข้าใจภาษาที่เป็นธรรมชาติ การเพิ่มเนื้อหา ฯลฯ

Word2Vec

• Word2Vec สำหรับวลี — การเรียนรู้การฝังมากกว่าหนึ่งคำ
• บทช่วยสอน Gensim Word2Vec
• วิธีรวมวลีเข้ากับ Word2Vec – วิธีการขุดข้อความ
• Word2Vec — ก้าวแรกในการเรียนรู้เชิงลึก แต่เป็นก้าวกระโดดครั้งใหญ่สู่การประมวลผลภาษาธรรมชาติ
• วิธีการพัฒนาการฝังคำใน Python ด้วย Gensim

ลิบส์

• แบบสอบถามเซ็กเมนต์
• https://github.com/zentity-io/zentity
• https://github.com/mammothb/symspellpy
• https://github.com/searchhub/search-collector
• Kiri - การค้นหาความหมายที่ล้ำสมัยทำได้ง่าย
• Haystack - เฟรมเวิร์ก Python แบบ end-to-end สำหรับการสร้างอินเทอร์เฟซการค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติกับข้อมูล
• https://github.com/castorini/docTTTTTquery

อื่น

• คอรัส, สมุย, เกร์กี
• งง
• ผู้ประเมินการจัดอันดับจัดอันดับ
• Jina AI - กรอบการค้นหาประสาท

สิ่งที่ยอดเยี่ยมอื่น ๆ

• กราฟความรู้ที่ยอดเยี่ยม
• ซีรีย์เวลาที่ยอดเยี่ยม
• สเปซี่สุดยอดครับ
• แบบสอบถามความเข้าใจ
• คลิกรุ่น