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电商搜索引擎

收录了 电商搜索引擎 频道下的 50 篇内容

如何构建一个好的电商搜索引擎?
如何构建一个好的电商搜索引擎?

本文主要分享智能搜索在电商的应用探索,介绍如何构建一个好的电商搜索引擎。

重磅!阿里开源自研高性能核心搜索引擎Havenask
重磅!阿里开源自研高性能核心搜索引擎 Havenask

Havenask(内部代号 HA3),是过去十多年阿里在电商领域积累下来的核心竞争力产品。

阿里巴巴提出基于异构内容流的动态排序模型,提升用户点击和购买率

本文中,我们的目标是解决商品搜索引擎和内容搜索引擎中异构数据排序的问题,给用户推荐丰富的个性化的内容流。我们把算法分成了两部分:1)异构内容流类型排序,即决定每个坑位展示何种类型的内容流,文章、视频还是商品列表;2)同构的内容流内容排序,第二个步骤使用广为人知的DSSM模型,在这个内容流类型下,对内容流的内容进行排序,选择相似度最高的内容插入。

当当 11·11:高可用移动入口与搜索新架构实践

2017年,当当较为全面地更新了其系统,一年一度的电商大促,正是考验其系统能力的时候。文章从应用限流、链路监控、APM、移动端网关和搜索系统几个模块,为读者分享了当当更新系统所做的点点滴滴。

京东电商搜索中的语义检索与商品排序
京东电商搜索中的语义检索与商品排序

本文将介绍京东搜索场景中的两块技术,语义检索与商品排序。

全球软件开发大会 QCon 上海 2014 盛大开幕

QCon上海2014大会今日在光大会展中心国际大酒店盛大开幕,6场主题演讲,19个热门专题,100位海内外技术专家汇聚一堂,华东地区最顶尖的软件开发技术盛会拉开序幕。

国双四驱引擎,助力电商持续增长
国双四驱引擎,助力电商持续增长

由全球营销、传播与商业创意行业权威媒体Campaign杂志主办的2018 Brand Summit China数字营销品牌广告主峰会在上海成功举办。

解读电商搜索——如何让你买得又快又好
解读电商搜索——如何让你买得又快又好

本文结合作者的电商算法经验,以手淘搜索为例展开,介绍产品和诉求层面以及如何使用搜索入口来做用户引导

天猫 11.11:搜索引擎实时秒级更新

搜索是很多用户在天猫购物时的第一入口,搜索结果会根据销量、库存、人气对商品进行排序,而商品的显示顺序往往会决定用户的选择,所以保证搜索结果的实时性和准确性非常重要。在电商系统中,特别是在“双十一”这样的高并发场景下,如何准确展示搜索结果显得尤为重要。在今年的“双十一”活动中,InfoQ有幸采访到了阿里巴巴集团搜索引擎的三位负责人仁基、桂南和悾傅,与他们共同探讨了搜索引擎背后的细节。以下内容根据本次采访整理而成。

阿里开源自研高性能核心搜索引擎 Havenask
阿里开源自研高性能核心搜索引擎 Havenask

Havenask 是过去十多年阿里在电商领域积累下来的核心竞争力产品。

搜索引擎
AI·OS实践
深度学习在视频搜索领域的实践
深度学习在视频搜索领域的实践

本次分享结合实际应用介绍优酷视频搜索算法利用深度学习解决语义模型、内容理解、数据分发方面的深入思考和实践经验。

国双李峰:数据助力品牌引领商业新生态
国双李峰:数据助力品牌引领商业新生态

由中国商务广告协会主办的2018(第七届)中国数字营销发展大会在京举办,主题为“养成系与新商业生态”,旨在探讨过去一年数字行业的新发展以及发展背后数字营销行业的当下与未来。

阿里巴巴复杂搜索系统的可靠性优化之路
阿里巴巴复杂搜索系统的可靠性优化之路

本文介绍了闲鱼搜索引擎系统的稳定性保障方案是如何设计的。

“搜你所想”之用户搜索意图识别

获取信息是人类认知世界、生存发展的刚需,搜索就是最明确的一种方式,其体现的动作就是“出去找”,找食物、找地点等,到了互联网时代,搜索引擎(Search Engine)就是满足找信息这个需求的最好工具,你输入想要找的内容(即在搜索框里输入查询词,或称为 Query),搜索引擎快速的给你最好的结果,这样的刚需催生了谷歌、百度这样的互联网巨头。 本文结合达观在垂直搜索引擎建设方面的经验,主要围绕以下内容展开: 用户搜索意图的理解及其难点解析 如何进行用户搜索意图理解 达观数据用户搜索意图理解引擎介绍。

15年技术沉淀,起底阿里核心搜索引擎 Havenask 演进之路
15 年技术沉淀,起底阿里核心搜索引擎 Havenask 演进之路

我们正处于信息爆炸式增长的时代,如何在信息海洋里迅速定位到目标信息成为人们关心的问题。搜索引擎作为互联网和应用的关键入口,向来是兵家必争之地。

泛谈家电行业电商中台架构演进
泛谈家电行业电商中台架构演进

聊聊电商中台在家电行业销售渠道演进过程中的诞生与发展。

机器学习在苏宁搜索平台中的实践
机器学习在苏宁搜索平台中的实践

本次分享介绍搜索如何利用机器学习在商品排序、用户意图识别、商品异常检测、异常流量检测、架构优化等方面的应用。

推荐系统和搜索引擎的关系

从信息获取的角度来看,搜索和推荐是用户获取信息的两种主要手段。无论在互联网上,还是在线下的场景里,搜索和推荐这两种方式都大量并存,那么推荐系统和搜索引擎这两个系统到底有什么关系?区别和相似的地方有哪些?本文作者有幸同时具有搜索引擎和推荐系统一线的技术产品开发经验,结合自己的实践经验来为大家阐述两者之间的关系、分享自己的体会。

电商 11.11:盘点双十一背后的技术较量

双十一背后的技术,更是凝结了技术人一年来所有的努力。今年,InfoQ将再次为读者解读电商大战背后的技术较量,从各个角度分析京东、1号店、唯品会、苏宁易购、蘑菇街、当当网等电商平台的技术架构,以分享他们的最佳实践。另外,ArchSummit全球架构师峰会北京站将于2015年12月18日~19日在北京国际会议中心召开,大会设置了《揭秘双十一背后的技术较量》专题来深入解读双十一背后的技术故事,欢迎关注。

为什么 AIGC 和大模型创业者都在安利向量数据库?

从目前 VC 的投资数据来看,大家对 AI 的关注点主要有三个:一个是基础大模型 LLM,第二个是具体某个场景的应用(包括小模型),第三个就属基础模型与应用层之间的中间层了(开发者工具和数据库等)。

Milvus
AIGC
向量数据库
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电商搜索引擎专题_资料-InfoQ中文网