搜索推荐广告系统架构及算法技术资料大合集吐血整理年终分享
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AI架构、搜索系统、 推荐系统、广告系统等技术资料整理。这篇文章意图是收集市面上质量不错的后端架构、AI架构、搜索、 推荐、 广告引擎技术资料,内容来源包括开源项目官网(Lucene、Solr、Elastic)、综合技术网站(AIQ 、infoQ、Stackoverflow、github 等、国内外知名互联网公司技术博客(阿里中间件团队博客、美团技术博客等)、知名技术牛人公众号博客等。
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天猫推荐算法团队的那些事儿 - 20140401 - infoQ
本文以访谈的方式呈现,对搜索和推荐算法进行了简单的比较,提到了 AB 测试和离线测试,主要对推荐算法团队的工作方式、工作考评、任务分配、招聘等进行了介绍。
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天猫 11.11:搜索引擎实时秒级更新 - 20141111 - infoQ
文章简单介绍了阿里搜索引擎架构,提到了以下内容:1)为提高数据实时性(库存、价格等),去掉应用层和业务层的缓存,重点提升引擎层的服务能力。2)排序链,根据业务场景定制排序链。3)sku 搜索,搜索结果和属性导航联动(标类产品)。
阿里搜索事业部技术团队
阿里集团搜索、推荐、图像技术的大本营,大数据时代的创新主场。
阿里中间件团队博客
2012 年期间,阿里中间件博客记录了 20 多篇 Lucene、Solr 相关博文,主要记录了一些在项目开发过程中遇到的问题,以及部分源码解读。内容丰富、实用,但不是很系统。
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美团点评技术团队博客
在国内互联网公司中,个人认为“美团点评技术团队博客”是最持之以恒的,而且非常干货。
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苏宁 11.11:搜索引擎 Solr 在苏宁易购商品评价系统中的应用 - 20181105 - AIQ
国外
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Twitter 实时检索 6700 亿条推文,细谈 Twitter 搜索引擎的演进历程 - 20160330 - infoQ
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