15 | 最近邻检索（上）：如何用局部敏感哈希快速过滤相似文章？
在搜索引擎与推荐系统中，相似文章去重至关重要。通过向量空间模型将文档表示为高维向量，利用SimHash等局部敏感哈希技术，可高效实现近似最近邻检索。SimHash保留关键词权重，生成紧凑哈希值，结合抽屉原理分段建立倒排索引，显著提升海明距离内的相似文档检索效率，广泛应用于网页去重、图像识别等场景。
20 | 推荐引擎：没有搜索词，「头条」怎么找到你感兴趣的文章？
本文深入解析了资讯类App推荐引擎的检索技术。通过“下拉刷新”背后的个性化召回机制，介绍了推荐系统如何在无搜索词情况下，基于用户行为数据构建用户与文章画像，并运用基于内容和协同过滤（用户/物品）的召回算法实现精准推荐，最后通过多路混合与分层排序优化性能。
09 | 索引更新：刚发布的文章就能被搜到，这是怎么做到的？
本文介绍了工业界倒排索引的高效更新机制。针对小规模内存索引，采用Double Buffer实现无锁读写；对于大规模数据，则使用“全量+增量”索引结合方案，并通过删除列表处理删改。为避免频繁重建开销，提出滚动合并法，逐层整合天级、周级至全量索引，兼顾性能与资源。核心思想是读写分离，提升系统并发与稳定性。（238字）
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 检索的优化思路及三种实现方法：基于静态质量得分排序截断、胜者表利用词频打分、分层索引两阶段检索。核心思想是将复杂计算前置到离线阶段，在线时快速截断，降低打分开销。该方法广泛应用于搜索与推荐系统，通过召回+排序两阶段架构，在保证结果质量的前提下显著提升检索效率。
结束语
从数组链表到搜索引擎、推荐系统，信息技术不断演进。信息爆炸时代，唯有构建思维的“检索引擎”，筛选、提炼有价值的知识，才能不被洪流淹没。学会迭代认知，打好基础，步步为营，方能跟上时代，迈向更高台阶。（238字）
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？
在大规模检索系统中，分布式技术通过拆分倒排索引提升性能。基于文档的水平拆分将数据随机分片，各服务器并行处理，缩短单次查询时间，且易于扩展与维护；而基于关键词的垂直拆分虽减少请求复制，但易引发负载不均与运维复杂。工业界更倾向文档拆分，因其具备良好均衡性、可扩展性，支持高效检索与平滑扩容，是主流实践方案。（238字）
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？
本文探讨了在动态查询范围内高效检索“最近的k个目标”的方案。针对GeoHash编码的局限性，提出利用四叉树和前缀树等树形结构，实现空间的层次化划分与快速范围扩展。通过非满四叉树优化存储，避免稀疏数据下的空间浪费，并以前缀树支持GeoHash字符串的高效索引。最终实现了查询范围动态调整时的高性能检索，适用于加油站、医院等“最近”需求场景。
