陈东-检索技术核心20讲 从搜索引擎到推荐引擎

课程介绍：

陈东-检索技术核心20讲 从搜索引擎到推荐引擎
教程标签:陈东,搜索引擎,程序开发
教程大小: 277 MB

在日常的工作或者面试中，经常会遇到一些与查询相关的问题，比如：

如何从海量数据中查询同时带有“极”和“客”字的唐诗？

为什么很多日志系统使用NoSQL数据库而不是关系型数据库？

在爬虫系统抓取网页之前，如何快速判断一个URL是否已经被抓取过？

其实，这些问题都属于检索技术的研究范畴。检索技术已经成为互联网时代技术人必不可少的技能之一，因为其应用极其广泛。

一方面，很多平台的架构设计都有相似的检索模块，比如搜索、推荐、广告等；另一方面，用好检索技术还可以帮助我们有效提升程序的执行效率，比如，只要我们能合理地使用数据库的索引功能，那程序从数据库中检索相关数据的速度就能提升好几倍。

在这个专栏中，陈东会通过20篇文章，将他十多年打造高性能广告引擎的工作经验，以及针对各种检索业务的深入思考和理解分享出来。带你系统地学习高效的检索方案和设计思想到底有哪些，到底怎么用；并且会结合工业界中的具体业务场景，从最简单的解决方案入手，一步一步带你分析各种方案的优缺点，找到最优解。

课程目录：

导读 三步走策略，轻松搞定检索！.pdf

开篇词 学会检索，快人一步！.pdf

01 线性结构检索：从数组和链表的原理初窥检索本质.mp3

01 线性结构检索：从数组和链表的原理初窥检索本质.pdf

02 非线性结构检索：数据频繁变化的情况下，如何高效检索？.mp3

02 非线性结构检索：数据频繁变化的情况下，如何高效检索？.pdf

03 哈希检索：如何根据用户ID快速查询用户信息？.mp3

03 哈希检索：如何根据用户ID快速查询用户信息？.pdf

04 状态检索：如何快速判断一个用户是否存在？.mp3

04 状态检索：如何快速判断一个用户是否存在？.pdf

05 倒排索引：如何从海量数据中查询同时带有“极”和“客”的唐诗？.mp3

05 倒排索引：如何从海量数据中查询同时带有“极”和“客”的唐诗？.pdf

06 数据库检索：如何使用B+树对海量磁盘数据建立索引？.mp3

06 数据库检索：如何使用B+树对海量磁盘数据建立索引？.pdf

07 NoSQL检索：为什么日志系统主要用LSM树而非B+树？.mp3

07 NoSQL检索：为什么日志系统主要用LSM树而非B+树？.pdf

08 索引构建：搜索引擎如何为万亿级别网站生成索引？.mp3

08 索引构建：搜索引擎如何为万亿级别网站生成索引？.pdf

09 索引更新：刚发布的文章就能被搜到，这是怎么做到的？.mp3

09 索引更新：刚发布的文章就能被搜到，这是怎么做到的？.pdf

10 索引拆分：大规模检索系统如何使用分布式技术加速检索？.mp3

10 索引拆分：大规模检索系统如何使用分布式技术加速检索？.pdf

11 精准Top K检索：搜索结果是怎么进行打分排序的？.mp3

11 精准Top K检索：搜索结果是怎么进行打分排序的？.pdf

12 非精准Top K检索：如何给检索结果的排序过程装上“加速器”？.mp3

12 非精准Top K检索：如何给检索结果的排序过程装上“加速器”？.pdf

13 空间检索（上）：如何用Geohash实现“查找附近的人”功能？.mp3

13 空间检索（上）：如何用Geohash实现“查找附近的人”功能？.pdf

13 空间检索（上）：如何用Geohash实现“查找附近的人”功能？.mp3

13 空间检索（上）：如何用Geohash实现“查找附近的人”功能？.pdf

14 空间检索（下）：“查找最近的加油站”和“查找附近的人”有何不同？.mp3

14 空间检索（下）：“查找最近的加油站”和“查找附近的人”有何不同？.pdf

15 最近邻检索（上）：如何用局部敏感哈希快速过滤相似文章？.mp3

15 最近邻检索（上）：如何用局部敏感哈希快速过滤相似文章？.pdf

16 最近邻检索（下）：如何用乘积量化实现“拍照识花”功能？.mp3

16 最近邻检索（下）：如何用乘积量化实现“拍照识花”功能？.pdf

17 存储系统：从检索技术角度剖析LevelDB的架构设计思想.mp3

17 存储系统：从检索技术角度剖析LevelDB的架构设计思想.pdf

18 搜索引擎：输入搜索词以后，搜索引擎是怎么工作的？.mp3

18 搜索引擎：输入搜索词以后，搜索引擎是怎么工作的？.pdf

19 广告系统：广告引擎如何做到在0.1s内返回广告信息？.mp3

19 广告系统：广告引擎如何做到在0.1s内返回广告信息？.png

20 推荐引擎：没有搜索词，“头条”怎么找到你感兴趣的文章？.mp3

20 推荐引擎：没有搜索词，“头条”怎么找到你感兴趣的文章？.png

结束语 成长和进化，技术如此，我们亦如此.pdf

结束语.mp3

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