20 | 推荐引擎：没有搜索词，「头条」怎么找到你感兴趣的文章？
每天下拉刷新，资讯App就能推荐你感兴趣的头条，这背后依赖的是推荐引擎的检索技术。与搜索不同，推荐系统通过用户行为构建画像，结合内容标签与协同过滤算法，实现个性化召回。基于内容的推荐匹配兴趣，协同过滤则挖掘用户或物品相似性，再经多层排序筛选出最优结果。混合策略让推荐更精准高效。
特别加餐 | 高性能检索系统中的设计漫谈
本文系统梳理了高性能检索系统中的四大核心设计思想：索引与数据分离、减少磁盘IO、读写分离和分层处理。通过案例解析与对比分析，深入探讨其本质与适用场景，并总结通用实践经验，帮助开发者在实际系统设计中提升性能与可维护性，构建高效稳定的高并发系统。
特别加餐丨倒排检索加速（二）：如何对联合查询进行加速？
本文深入探讨工业界倒排索引中联合查询的四大加速方法：调整次序法通过优化计算顺序提升效率；快速多路归并法利用跳表加速多集合交集运算；预先组合法对高频查询提前计算结果；缓存法则通过LRU机制缓存热点查询，减少重复计算。四种方法从数学、算法与工程角度协同优化复杂检索，显著提升系统性能。
测一测丨检索算法基础，你掌握了多少？
本文介绍了多种数据结构的查询、插入及冲突处理机制。对比了无序与有序数据结构的查询效率，分析了二叉检索树、跳表、哈希表、位图、布隆过滤器和倒排索引的特性与适用场景，涵盖时间空间复杂度、平衡性、遍历性能及实际应用设计原则。（238字）
08 | 索引构建：搜索引擎如何为万亿级别网站生成索引？
针对超大规模数据，如搜索引擎需处理万亿级网页，倒排索引远超内存容量。为此，工业界采用分治与多路归并思想：先将文档集拆分为小块，在内存中为每块构建倒排索引并写入磁盘临时文件；随后通过多路归并合并临时文件，生成全局有序的最终倒排文件。该过程类似MapReduce框架，支持分布式加速。检索时，优先将词典加载至内存，用哈希表或B+树快速定位关键词，再从磁盘读取对应posting list。对过长的posting list，则采用分层索引（如跳表）或缓存机制（如LRU），仅加载必要数据块，减少IO开销，提升效率。
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？
本文介绍了非精准Top K检索的优化思路与实现方法，通过简化打分机制提升检索效率。重点讲解了三种加速技术：基于静态质量得分排序截断、胜者表利用词频打分、以及分层索引的两层检索策略。这些方法将计算前置至离线阶段，在线仅做快速截断，大幅降低开销。结合精准排序的两阶段架构，广泛应用于搜索与推荐系统，实现高效召回与精度平衡。
