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本书教授如何用Elasticsearch、Solr等搜索引擎实现相关性搜索，满足用户个性化需求，提升搜索质量。
内容简介
本书揭开了相关性搜索的神秘面纱，告诉大家如何将Elasticsearch或Solr这样的搜索引擎作为可编程的相关性框架，从而表达业务排名规则。从这本书中你可学会如何结合各种外部数据源、分类方法以及文本分析手段对相关性进行编程，以满足用户的个性化需求，将令人满意的搜索结果呈现给用户。此外，相关性搜索也需要一定的软性技能。本书还将告诉读者怎样与业务人员协作，为业务找到正确的相关性需求，从而在搜索产品的整个研发生命周期内，实现相关性改进的良性循环。本书介绍了搜索引擎的基本原理，及相关性搜索的调试技术，用大量实例的方式详述了搜索引擎的诸多特性，以形成一整套针对相关性搜索的系统化方法，并倡导致力于提高搜索质量的企业文化。
章节目录
版权信息
译者序
推荐序
前言
致谢
关于本书
关于作者
1 搜索的相关性问题
1.1 我们的目标：掌握相关性技术研发的技能
1.2 为什么搜索的相关性如此之难
1.3 来自相关性研究的启示
1.4 如何解决相关性
1.5 不只是技术：管理、协作与反馈
1.6 本章小结
2 搜索—幕后揭秘
2.1 搜索101
2.2 搜索引擎的数据结构
2.3 对内容进行索引：提取、充实、分析和索引
2.4 文档的搜索和获取
2.5 本章小结
3 调试我们的第一个相关性问题
3.1 Solr和Elasticsearch的应用：基于Elasticsearch的例子
3.2 最了不起的数据集：TMDB
3.3 用Python语言编写的例子
3.4 第一个搜索应用
3.5 调试查询匹配
3.6 调试排名
3.7 问题解决了？工作永远做不完！
3.8 本章小结
4 驾驭token
4.1 将token作为文档特征
4.2 控制查准率和查全率
4.3 查准率和查全率—让鱼和熊掌兼得
4.4 分析策略
4.5 本章小结
5 多字段搜索基础
5.1 信号及信号建模
5.2 TMDB—搜索，人类最后的边疆
5.3 在以字段为中心的搜索中给信号建模
5.4 本章小结
6 以词为中心的搜索
6.1 什么是以词为中心的搜索
6.2 我们为什么需要以词为中心的搜索
6.3 完成第一个以词为中心的搜索
6.4 在以词为中心的搜索中解决信号冲突
6.5 结合以字段为中心和以词为中心的策略：鱼与熊掌兼得
6.6 本章小结
7 调整相关性函数
7.1 何谓评价调整
7.2 放大：通过突出结果来实现调整
7.3 过滤：通过排除的方法对结果进行调整
7.4 满足业务需求的评价调整策略
7.5 本章小结
8 提供相关性反馈
8.1 搜索框中的相关性反馈
8.2 浏览期间的相关性反馈
8.3 搜索结果清单中的相关性反馈
8.4 本章小结
9 设计以相关性为核心的搜索应用
9.1 Yowl！一个绝佳的新起点
9.2 信息和需求的收集
9.3 搜索应用的设计
9.4 部署、监控和改进
9.5 知道什么是恰到好处
9.6 本章小结
10 以相关性为核心的企业
10.1 反馈：以相关性为核心的企业所依赖的基石
10.2 为什么以用户为中心的文化比数据驱动的文化更重要
10.3 无视相关性的天马行空
10.4 相关性反馈的觉醒：领域专家和专业用户
10.5 相关性反馈的成长：内容管理
10.6 让相关性更加流畅：工程师/内容管理员的结对
10.7 让相关性加速：测试驱动的相关性
10.8 超越测试驱动的相关性：学习排序
10.9 本章小结
11 语义和个性化搜索
11.1 基于用户概况的个性化搜索
11.2 基于用户行为的个性化搜索
11.3 构建概念性搜索的基本方法
11.4 利用机器学习来构建概念性搜索
11.5 连接个性化搜索与概念性搜索
11.6 推荐是一种广义的搜索
11.7 祝愿大家有一个美好的相关性搜索之旅
11.8 本章小结
附录A 直接根据TMDB建立索引
附录B Solr读者指南
相关性搜索：利用Solr与Elasticsearch创建智能应用是2017年由电子工业出版社出版,作者 (美) 道格·特恩布尔 (Doug Turnbull) 。
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